分類算法之朴素貝葉斯分類（Naive Bayesian Classification）
1、什么是分類 分類是一種重要的數據分析形式，它提取刻畫重要數據類的模型。這種模型稱為分類器，預測分類的（離散的，無序的）類標號。例如醫生對病人進行診斷是一個典型的分類過程，醫生不是一眼就 ...
原文：朴素貝葉斯（Naive Bayesian）的理解及優缺點
朴素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法 定義 貝葉斯方法 貝葉斯方法是以 貝葉斯原理為基礎，使用概率統計的知識對樣本數據集進行分類。由於其有着堅實的數學基礎，貝葉斯分類算法的誤判率是很低的。貝葉斯方法的特點是結合先驗概率和后驗概率，即避免了只使用先驗概率的主觀偏見，也避免了單獨使用樣本信息的過擬合現象。貝葉斯分類算法在數據集較大的情況下表現出較高的准確率，同時算法本身也比較簡單 ...
2020-05-06 11:50 0 1114 推薦指數：
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