python機器學習（三）分類算法-朴素貝葉斯
一、概率基礎 概率定義：概率定義為一件事情發生的可能性，例如，隨機拋硬幣，正面朝上的概率。 聯合概率：包含多個條件，且所有條 ...
原文：機器學習——貝葉斯分類算法詳解
一 前言 貝葉斯分類，是機器學習中比較重要並被廣泛使用的一個分類算法，它分類思想主要基於貝葉斯定理。用一句話來描述就是，如果一個事件A發生時，總是伴隨事件B，那么事件B發生時，事件A發生的概率也會很大。 貝葉斯分類一個很常見的用途是用在識別垃圾郵件上。我們給定一個學習集，程序通過學習集發現，在垃圾郵件中經常出現 免費賺錢 這個詞，同時 免費賺錢 這個詞又在垃圾郵件中更容易出現。那么在實際判斷中，我 ...
2014-10-27 13:09 0 2543 推薦指數：
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代碼來源於：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ，本人只是簡介學習 1、 貝葉斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...