Uso de la estimación de la densidad del núcleo en Naive Bayes Classifier?

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Esta pregunta es una continuación de mi pregunta anterior aquí y también está relacionada, en intención, con esta pregunta .

En esta página wiki, los valores de densidad de probabilidad de una distribución normal supuesta para el conjunto de entrenamiento se usan para calcular un valor de probabilidad bayesiano posterior en lugar de real. Sin embargo, si un conjunto de entrenamiento no se distribuye normalmente, ¿sería igualmente válido usar un valor de densidad tomado de la estimación de densidad del núcleo del conjunto de entrenamiento para calcular un posterior bayesiano?

En su aplicación prevista, esta estimación de la densidad del núcleo se tomaría de un conjunto de datos empíricos teóricamente ideal generado por técnicas de MC.

lector de babelproof
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Respuestas:

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He leído la primera pregunta anterior vinculada, especialmente la respuesta de whuber y los comentarios al respecto.

PAGS(X=XEl |C=C)PAGS(C=CEl |X=X)=PAGS(C=C)PAGS(X=XEl |C=C)/ /PAGS(X=X)

PAGS(X=XEl |C=C)PAGS(X=X)

Este documento podría ser interesante para usted: estimar distribuciones continuas en clasificadores bayesianos

steffen
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