在scikit-learn中，提供了3中朴素貝葉斯分類算法：GaussianNB(高斯朴素貝葉斯)、MultinomialNB(多項式朴素貝葉斯)、BernoulliNB(伯努利朴素貝葉斯) 簡單介紹： 高斯朴素貝葉斯：適用於連續型數值，比如身高在160cm以下為一類，160-170cm ...

朴素貝葉斯分類器是一種與線性模型非常相類似的一種分類器。 它的訓練速度比線性模型更快，但是泛化能力要強。 主要思想：通過獨立查看每個特征來學習參數，並從每個特征中收集簡單的類別統計數據 scikit-learn實現了三種朴素貝葉斯分類器：1、GaussianNB分類器（高斯 ...

使用python3 學習朴素貝葉斯分類api 設計到字符串提取特征向量 歡迎來到我的git下載源代碼: https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

什么是朴素貝葉斯分類器？ 首先看朴素兩個字，啥意思呢？？它是英文單詞 naive 翻譯過來的，意思就是簡單的，朴素的。（它哪里簡單呢，后面會看到的：它假設一個事件的各個屬性之間是相互獨立的，這樣簡化了計算過程；這個假設在現實中不太可能成立，但是呢，研究表明對很多分類結果的准確性影響 ...

1. 貝葉斯定理 如果有兩個事件，事件 A 和事件 B 。已知事件 A 發生的概率為 ...

一、內容大綱 1，貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集，隨機變量C表示樣本為C類的概率，F1表示測試樣本某特征出現的概率，套用基本貝葉斯公式，則如下所示： 上式表示對於某個樣本，特征F1出現時，該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢？ 舉例來說，有個測試 ...

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的定理，在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布，后驗概率(條件概率)是 ...

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的定理，在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布，后驗概率(條件概率)是 ...