sklearn机器学习：高斯朴素贝叶斯GaussianNB
认识高斯朴素贝叶斯class sklearn.naive_bayes.GaussianNB (priors=None, var_smoothing=1e-09)如果Xi是连续值，通常Xi的先验概率为高斯分布（也就是正态分布），即在样本类别Ck中，Xi的值符合正态分布。以此来估计每个特征下每个类别 ...
原文：机器学习之朴素贝叶斯及高斯判别分析
判别模型与生成模型 上篇报告中提到的回归模型是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为，在参数确定的情况下，求解条件概率。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。 比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率，是绵羊的概率。换一种思路，我们可以根据山羊的特征首先学习出一个山羊模型，然后根据绵羊的 ...
2017-03-02 15:03 0 5851 推荐指数：
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