机器学习Sklearn系列：（四）朴素贝叶斯
3--朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来对得到类别概率，但区别于通常的贝叶斯公式，朴素贝叶斯有一个默认条件，就是特征之间条件独立。 条件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 贝叶斯公式可以写成： \[p ...
原文：[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯
.朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯 Naive Bayes 是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，朴素贝叶斯的基本数据假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。它经常被应用在文本分类中，包括互联网新闻的分类，垃圾邮件的筛选。 .例子：新闻分类 数据： 条新闻，标签为 个数字，一共 类。 某个样本： ...
2018-07-18 11:01 0 11213 推荐指数：
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