朴素贝叶斯分类 和 拉普拉斯平滑(拉普拉斯处理 laplace smoothing)
朴素贝叶斯分类是一种生成式分类 p(y|x) = p(y,x) / p(x) =p(x|y) * p(y) | p(x) 在训练的时候假设x的所有特征是相互独立的，所以p(x|y) = 所有p(xi | y) 的乘积 只要通过贝叶斯展开+有xi独立 就能得到 这个模型里的参数就是，给定y ...
原文：机器学习--朴素贝叶斯分类，以及拉普拉斯校准
原文链接： . 词袋模型http: chant .com E B D E F B E AF . 朴素贝叶斯计算嫁人概率 https: zhuanlan.zhihu.com p . 朴素贝叶斯开发python实例以及注意的问题 https: zhuanlan.zhihu.com p 很傻很天真却很很好很强大的贝叶斯定理。。。 机器学习算法中，有种依据概率原则进行分类的朴素贝叶斯算 法，正如气象学家 ...
2017-10-19 16:17 0 2832 推荐指数：
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