機器學習-----樸素貝葉斯分類器——從貝葉斯定理到分類模型

目錄java 分類 vs 迴歸c++ 貝葉斯定理面試 樸素貝葉斯分類器（Naïve Bayes Classifier）算法 分類 vs 迴歸   分類模型 VS 迴歸模型，最根本的不一樣：前者是預測一個標籤（類型、類別）；後者則是預測一個量。機器學習 換一個角度來看，分類模型輸出的預測值是離散值；而回歸模型輸出的預測值則是連續值。函數 也就是說輸入一個樣本給模型，迴歸模型給出的預測結果是在某個值域

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