朴素貝葉斯分類器
朴素貝葉斯分類器是一種與線性模型非常相類似的一種分類器。 它的訓練速度比線性模型更快，但是泛化能力要強。 主要思想：通過獨立查看每個特征來學習參數，並從每個特征中收集簡單的類別統計數據 scikit-learn實現了三種朴素貝葉斯分類器：1、GaussianNB分類器（高斯 ...
原文：朴素貝葉斯分類器
在scikit learn中，提供了 中朴素貝葉斯分類算法：GaussianNB 高斯朴素貝葉斯 MultinomialNB 多項式朴素貝葉斯 BernoulliNB 伯努利朴素貝葉斯 簡單介紹： 高斯朴素貝葉斯：適用於連續型數值，比如身高在 cm以下為一類， cm為一個類，則划分不夠細膩。 多項式朴素貝葉斯：常用於文本分類，特征是單詞，值是單詞出現的次數。 伯努利朴素貝葉斯：所用特征為全局特征， ...
2019-08-06 17:07 0 433 推薦指數：
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簡單實現來自b站大神的視頻講解：https://www.bilibili.com/video/BV1qs411a7mT 詳情可以看視頻鏈接，講的非常好。 代碼和自己做的PPT百度雲鏈 ...
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