Python機器學習筆記：朴素貝葉斯算法
朴素貝葉斯是經典的機器學習算法之一，也是為數不多的基於概率論的分類算法。對於大多數的分類算法，在所有的機器學習分類算法中，朴素貝葉斯和其他絕大多數的分類算法都不同。比如決策樹，KNN，邏輯回歸，支持向量機等，他們都是判別方法，也就是直接學習出特征輸出Y和特征X之間的關系，要么是決策函數 ...
原文：機器學習：python中如何使用朴素貝葉斯算法
這里再重復一下標題為什么是 使用 而不是 實現 ： 首先，專業人士提供的算法比我們自己寫的算法無論是效率還是正確率上都要高。 其次，對於數學不好的人來說，為了實現算法而去研究一堆公式是很痛苦的事情。 再次，除非他人提供的算法滿足不了自己的需求，否則沒必要 重復造輪子 。 下面言歸正傳，不了解貝葉斯算法的可以去查一下相關資料，這里只是簡單介紹一下： .貝葉斯公式： P A B P AB P B . ...
2017-03-20 16:31 0 2674 推薦指數：
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注：本系列所有博客將持續更新並發布在github上，您可以通過github下載本系列所有文章筆記文件 1 引言 說到朴素貝葉斯算法，很自然地就會想到貝葉斯概率公式，這是我們在高中的時候就學過的內容，沒錯，這也正是朴素貝葉斯算法的核心，今天我們也從貝葉斯概率公式開始，全面擼一擼朴素貝葉斯算法 ...
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