朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是一种与线性模型非常相类似的一种分类器。 它的训练速度比线性模型更快，但是泛化能力要强。 主要思想：通过独立查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据 scikit-learn实现了三种朴素贝叶斯分类器：1、GaussianNB分类器（高斯 ...
原文：朴素贝叶斯分类器
在scikit learn中，提供了 中朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB 高斯朴素贝叶斯 MultinomialNB 多项式朴素贝叶斯 BernoulliNB 伯努利朴素贝叶斯 简单介绍： 高斯朴素贝叶斯：适用于连续型数值，比如身高在 cm以下为一类， cm为一个类，则划分不够细腻。 多项式朴素贝叶斯：常用于文本分类，特征是单词，值是单词出现的次数。 伯努利朴素贝叶斯：所用特征为全局特征， ...
2019-08-06 17:07 0 433 推荐指数：
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简单实现来自b站大神的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1qs411a7mT 详情可以看视频链接，讲的非常好。 代码和自己做的PPT百度云链 ...
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