朴素貝葉斯與邏輯回歸的區別： 朴素貝葉斯 邏輯回歸 生成模型（Generative model） 判別模型（Discri ...

在《機器學習---朴素貝葉斯分類器（Machine Learning Naive Bayes Classifier）》一文中，我們介紹了朴素貝葉斯分類器的原理。現在，讓我們來實踐一下。 在這里 ...

1. 貝葉斯定理 條件概率公式： 這個公式非常簡單，就是計算在B發生的情況下，A發生的概率。但是很多時候，我們很容易知道P(A|B)，需要計算的是P(B|A)，這時就要用到貝葉斯定理： ...

朴素貝葉斯的核心基礎理論就是貝葉斯理論和條件獨立性假設，在文本數據分析中應用比較成功。朴素貝葉斯分類器實現起來非常簡單，雖然其性能經常會被支持向量機等技術超越，但有時也能發揮出驚人的效果。所以， ...