朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下 ...

朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义： 设x={}为一个待分类项，而每个a为x的一个特征 ...

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词 ...

什么是朴素贝叶斯？ 朴素贝叶斯是jiyu贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。即对于给定训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入\输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 什么是贝叶斯法则？ 在贝叶斯法则中，每个名词都有 ...

朴素贝叶斯算法要理解一下基础： 【朴素：特征条件独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理】 1朴素贝叶斯的概念【联合概率分布、先验概率、 条件概率**、全概率公式】【条件独立性假设、】 极大似然估计 2优缺点 【优点： 分类效率稳定；对缺失数据不敏感，算法比较简单 ...

朴素贝叶斯 算法介绍： 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别。 朴素贝叶斯分类的正式定义 ...

朴素贝叶斯优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型：标称型数据朴素贝叶斯决策理论的核心思想：选择具有最高概率的决策朴素贝叶斯的一般过程（1）收集数据：可以使用任何方法。（2）准备数据：需要数值型或者布尔型数据。（3）分析数据：有大量特征时 ...

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