機器學習之貝葉斯垃圾郵件分類
代碼來源於：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ，本人只是簡介學習 1、 貝葉斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...
原文：機器學習入門-貝葉斯垃圾郵件過濾(原理)
貝葉斯里面的參數原理 最大似然： 即最符合觀測數據的最有優勢，即p D h 最大 奧卡姆剃刀：即越常見的越有可能發生，即p h 表示的是先驗概率 最大似然： 當我們投擲一枚硬幣，觀測到的是正面，那么我們猜測投擲正面的概率為 ，即最大似然值的概率是最大的 奧卡姆剃刀： 如果平面上有N個點，我們使用n 階的函數可以擬合出任何一個點，但是越高階的曲線越不常見，因此p N lt lt p 和p 一階和二階 ...
2019-01-18 18:23 0 797 推薦指數：
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