樸素貝葉斯算法

樸素貝葉斯法的學習與分類 基本方法 設輸入空間爲n維向量的集合，輸出空間爲類標記集合={c1……ck}。輸入特徵向量x和輸出類標記y分屬於這兩個集合。X是輸入空間上的隨機變量，Y是輸出空間上的隨機變量。P(X,Y)是X和Y的聯合機率分佈，訓練數據集算法 由P(X,Y)獨立同分布產生。函數 樸素貝葉斯法經過T學習聯合機率分佈P(X,Y)。具體來說，學習如下先驗機率：學習 以及條件機率分佈：spa 因

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