ML in Action Note - Day 3 - Naive Bayes
第4章：Naive Bayes Naive Bayes：監督學習。通過計算概率進行分類。 優點：數據量小的情況下仍然有效，可以處理多類別問題。 缺點：對於輸入數據的準備數據比較敏感。 適用於標稱型數據。 公式： 如果把w展開爲獨立特徵，就成了，假設每個特徵都相互獨立，用來計算概率。 P1：計算文本分類概率 # 創建數據集
def loadDataSet():
postingList=[
相關文章
- 1. ML in Action Note - Day 2 - Decision Tree
- 2. [ML] Naive Bayes for Text Classification
- 3. Naive Bayes Classifier in OpenNLP
- 4. Naive Bayes text classification
- 5. [Scikit-learn] 1.9 Naive Bayes
- 6. Naive Bayes（Simple Example）
- 7. 樸素貝葉斯 Naive Bayes in Python
- 8. Supervised Learning-----Naive Bayes Classification
- 9. Naive Bayes貝葉斯
- 10. 貝葉斯估計-naive Bayes
- 更多相關文章...
- • SQL IN 操作符 - SQL 教程
- • Swift for-in 循環 - Swift 教程
- • IntelliJ IDEA代碼格式化設置
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. ML in Action Note - Day 2 - Decision Tree
- 2. [ML] Naive Bayes for Text Classification
- 3. Naive Bayes Classifier in OpenNLP
- 4. Naive Bayes text classification
- 5. [Scikit-learn] 1.9 Naive Bayes
- 6. Naive Bayes（Simple Example）
- 7. 樸素貝葉斯 Naive Bayes in Python
- 8. Supervised Learning-----Naive Bayes Classification
- 9. Naive Bayes貝葉斯
- 10. 貝葉斯估計-naive Bayes