sklearn机器学习：高斯朴素贝叶斯GaussianNB
认识高斯朴素贝叶斯class sklearn.naive_bayes.GaussianNB (priors=None, var_smoothing=1e-09)如果Xi是连续值，通常Xi的先验概率为高斯分布（也就是正态分布），即在样本类别Ck中，Xi的值符合正态分布。以此来估计每个特征下每个类别 ...
原文：机器学习Sklearn系列：（四）朴素贝叶斯
朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来对得到类别概率，但区别于通常的贝叶斯公式，朴素贝叶斯有一个默认条件，就是特征之间条件独立。 条件概率公式： P B A frac P A B P B P A 贝叶斯公式可以写成： p y i x frac p x y i p y i p x 如果A和B相对于C是条件独立的，那么满足 P A C P A B,C 。 如果样本的两个特征 x x ...
2021-07-18 22:37 2 168 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 ...