Naive-Bayes
如何使用樸素貝葉斯解決多類問題？
我知道樸素貝葉斯如何對二元問題進行分類。我只需要知道在多類分類問題上應用 NB 的標準方法是什麼。請問有什麼想法嗎？
與一些分類器不同，多類標籤對於樸素貝葉斯來說是微不足道的。
對於每個測試示例 $ i $ , 並且每個類 $ k $ 你想找到： $$ \arg \max_k P(\textrm{class}_k | \textrm{data}_i) $$
換句話說，您以通常的方式計算每個類別標籤的概率，然後選擇概率最大的類別。