[ML] Bayesian Logistic Regression
简单概率分类
Ref: 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别?
Ref: 机器学习笔记——逻辑回归(对数几率回归)和朴素贝叶斯分类器的对比
首先,搞清楚一个问题。
naive bayes 能分类;逻辑回归也能分类;两者解决问题的角度有何不同?
优化目标不同
逻辑回归:优化的后验likelihood 【这个好理解】
Naive Bayes:优化的是联合likelihood

方法也不同
这是两套完全不同的方法:
- 逻辑回归得到的是判别模型
- 朴素贝叶斯得到的则是生成模型【假设iid,但往往很难成立
对 “朴素贝叶斯” 理解不透彻
Goto: [Scikit-learn] 1.9 Naive Bayes
贝叶斯逻辑回归

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