機器學習經典算法之朴素貝葉斯分類
很多人都聽說過貝葉斯原理，在哪聽說過？基本上是在學概率統計的時候知道的。有些人可能會說，我記不住這些概率論的公式，沒關系，我盡量用通俗易懂的語言進行講解。 /*請尊重作者勞動成果，轉載請標明原文鏈接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...
原文：python機器學習（三）分類算法-朴素貝葉斯
一 概率基礎 概率定義：概率定義為一件事情發生的可能性，例如，隨機拋硬幣，正面朝上的概率。 聯合概率：包含多個條件，且所有條件同時成立的概率，記作： , 。 條件概率：事件A在另外一個事件B已經發生條件下的發生概率，記作： 。P A ,A B P A B P A B ，需要注意的是：此條件概率的成立，是由於A ,A 相互獨立的結果。 二 朴素貝葉斯介紹 公式： 朴素貝葉斯公式 其中，w為給定文檔 ...
2020-05-20 11:42 0 559 推薦指數：
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