Python機器學習筆記(1)——貝葉斯分類器—MultinomialNB
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 ...
原文：機器學習之路： python 朴素貝葉斯分類器 MultinomialNB 預測新聞類別
使用python 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 linyi MachineLearning ...
2018-04-29 10:13 0 2922 推薦指數：
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