機器學習Sklearn系列：（四）朴素貝葉斯
3--朴素貝葉斯 原理 朴素貝葉斯本質上就是通過貝葉斯公式來對得到類別概率，但區別於通常的貝葉斯公式，朴素貝葉斯有一個默認條件，就是特征之間條件獨立。 條件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 貝葉斯公式可以寫成： \[p ...
原文：[python機器學習及實踐(2)]Sklearn實現朴素貝葉斯
.朴素貝葉斯簡介 朴素貝葉斯 Naive Bayes 是一個基於貝葉斯理論的分類器。它會單獨考量每一唯獨特征被分類的條件概率，進而綜合這些概率並對其所在的特征向量做出分類預測。因此，朴素貝葉斯的基本數據假設是：各個維度上的特征被分類的條件概率之間是相互獨立的。它經常被應用在文本分類中，包括互聯網新聞的分類，垃圾郵件的篩選。 .例子：新聞分類 數據： 條新聞，標簽為 個數字，一共 類。 某個樣本： ...
2018-07-18 11:01 0 11213 推薦指數：
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