机器学习回顾篇（5）：朴素贝叶斯算法
注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件 1 引言 说到朴素贝叶斯算法，很自然地就会想到贝叶斯概率公式，这是我们在高中的时候就学过的内容，没错，这也正是朴素贝叶斯算法的核心，今天我们也从贝叶斯概率公式开始，全面撸一撸朴素贝叶斯算法 ...
原文：机器学习算法总结(十)——朴素贝叶斯
模型的定义 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分裂方法。首先我们来了解下贝叶斯定理和所要建立的模型。对于给定的数据集 假定输出的类别yi c , c , ...., ck ，朴素贝叶斯通过训练数据集的条件概率分布 P x y 来学习联合概率。因此在这里我们近视的求先验概率分布和条件概率分布来替代它。先验概率分布如下 对于先验概率的求解，可以根据大数定理认为就是该类别在总体样本中的比例 ...
2018-07-12 20:55 0 1531 推荐指数：
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