朴素貝葉斯分類 和 拉普拉斯平滑(拉普拉斯處理 laplace smoothing)
朴素貝葉斯分類是一種生成式分類 p(y|x) = p(y,x) / p(x) =p(x|y) * p(y) | p(x) 在訓練的時候假設x的所有特征是相互獨立的，所以p(x|y) = 所有p(xi | y) 的乘積 只要通過貝葉斯展開+有xi獨立 就能得到 這個模型里的參數就是，給定y ...
原文：機器學習--朴素貝葉斯分類，以及拉普拉斯校准
原文鏈接： . 詞袋模型http: chant .com E B D E F B E AF . 朴素貝葉斯計算嫁人概率 https: zhuanlan.zhihu.com p . 朴素貝葉斯開發python實例以及注意的問題 https: zhuanlan.zhihu.com p 很傻很天真卻很很好很強大的貝葉斯定理。。。 機器學習算法中，有種依據概率原則進行分類的朴素貝葉斯算 法，正如氣象學家 ...
2017-10-19 16:17 0 2832 推薦指數：
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