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（MNIST数据集）
P y X P y P X y P X 样本中的属性相互独立 原问题的等价问题为： 数据处理为防止P y P X y 的值下溢，对原问题取对数，即： 注意：若某属性值在训练集中没有与某个类同时出现过，则直接P y 或P X y 可能为 ，这样计算出P y P X y 的值为 ，没有可比性，且不便于求对数，因此需要对概率值进行 平滑 处理，常用拉普拉斯修正。 先验概率修正：令Dy表示训练集D中第y类 ...
2019-09-27 23:22 0 782 推荐指数：
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