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 ...
原文：4-5-机器学习-朴素贝叶斯算法(分类算法)
总结 贝叶斯算法 我们希望模型在分类的时候不是直接返回分类，而是返回属于某个分类的概率 特征与特征之间条件独立 特征之间无任何关联 ，就可以使用贝叶斯算法，朴素指的就是条件独立 朴素贝叶斯模型常用于文本分类 在sk learn中提供了三种不同类型的贝叶斯模型算法 高斯模型 基于高斯分布实现分类概率的计算 连续型特征：from sklearn.naive bayes import GaussianN ...
2020-07-23 18:10 0 656 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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