機器學習之樸素貝葉斯學習筆記
樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特徵條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分佈；然後基於此模型，對給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出後驗概率最大的輸出y。 一、樸素貝葉斯法理論知識 1. 樸素貝葉斯法的學習與分類 1.1基本方法： ①先驗概率分佈 ②條件概率分佈 ③條件獨立性假設 條件獨立假設是說用於分類的特徵在類確定的條件
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