機器學習（五）—朴素貝葉斯
最近一直在看機器學習相關的算法，今天我們學習一種基於概率論的分類算法—朴素貝葉斯。本文在對朴素貝葉斯進行簡單介紹之后，通過Python編程加以實現。 一 朴素貝葉斯概述 ...
原文：機器學習（一）—朴素貝葉斯
思想： 對於給定的待分類項x，通過學習到的模型計算后驗概率分布，即：在此項出現的條件下各個目標類別出現的概率，將后驗概率最大的類作為x所屬的類別。后驗概率根據貝葉斯定理計算。 關鍵：為避免貝葉斯定理求解時面臨的組合爆炸 樣本稀疏問題，引入了條件獨立性假設。用於分類的特征在類確定的條件下都是條件獨立的。 朴素貝葉斯朴素在哪里 簡單來說：利用貝葉斯定理求解聯合概率P XY 時，需要計算條件概率P X ...
2018-05-04 11:45 0 3420 推薦指數：
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