機器學習Sklearn系列：（四）朴素貝葉斯
3--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 ...
原文：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 e 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上的條件概率。對於每個特征下的取值，高斯朴素貝葉斯有如下公式： prior可輸入任何類數組結構，形狀為 n cla ...
2021-12-26 11:25 0 1368 推薦指數：
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