机器学习经典算法之朴素贝叶斯分类
很多人都听说过贝叶斯原理，在哪听说过？基本上是在学概率统计的时候知道的。有些人可能会说，我记不住这些概率论的公式，没关系，我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。 /*请尊重作者劳动成果，转载请标明原文链接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...
原文：python机器学习（三）分类算法-朴素贝叶斯
一 概率基础 概率定义：概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率，记作： , 。 条件概率：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，记作： 。P A ,A B P A B P A B ，需要注意的是：此条件概率的成立，是由于A ,A 相互独立的结果。 二 朴素贝叶斯介绍 公式： 朴素贝叶斯公式 其中，w为给定文档 ...
2020-05-20 11:42 0 559 推荐指数：
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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 ...
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