sklearn機器學習：高斯朴素貝葉斯GaussianNB
認識高斯朴素貝葉斯class sklearn.naive_bayes.GaussianNB (priors=None, var_smoothing=1e-09)如果Xi是連續值，通常Xi的先驗概率為高斯分布（也就是正態分布），即在樣本類別Ck中，Xi的值符合正態分布。以此來估計每個特征下每個類別 ...
原文：機器學習Sklearn系列：（四）朴素貝葉斯
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 y i x frac p x y i p y i p x 如果A和B相對於C是條件獨立的，那么滿足 P A C P A B,C 。 如果樣本的兩個特征 x x ...
2021-07-18 22:37 2 168 推薦指數：
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注：本系列所有博客將持續更新並發布在github上，您可以通過github下載本系列所有文章筆記文件 1 引言 說到朴素貝葉斯算法，很自然地就會想到貝葉斯概率公式，這是我們在高中的時候就學過的內容，沒錯，這也正是朴素貝葉斯算法的核心，今天我們也從貝葉斯概率公式開始，全面擼一擼朴素貝葉斯算法 ...