朴素贝叶斯分类器（伯努利贝叶斯+高斯贝叶斯+多项式贝叶斯）
以上三个分类器均是二维可视化的。 ...
原文：【Coursera】基于朴素贝叶斯的中文多分类器
一 算法说明 为了便于计算类条件概率 P x c ,朴素贝叶斯算法作了一个关键的假设：对已知类别，假设所有属性相互独立。 当使用训练完的特征向量对新样本进行测试时，由于概率是多个很小的相乘所得，可能会出现下溢出，故对乘积取自然对数解决这个问题。 在大多数朴素贝叶斯分类器中计算特征向量时采用的都是词集模型，即将每个词的出现与否作为一个特征。而在该分类器中采用的是词袋模型，即文档中每个词汇的出现次数作 ...
2017-08-19 13:37 1 2233 推荐指数：
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