樸素貝葉斯算法原理與實現

1、模型函數 咱們要求的最終結果是使 P(|X=x)最大的值，而依據貝葉斯定理可知：3d 以上公式中x爲，待遇測的樣本，c爲具體的分類標籤，由最後的等式可知分母不會發生變化，要求code argminP(|X=x)，即求argminP(X=x|Y=|)P(Y=)blog 損失函數爲0,1損失函數。input 2、拉布拉斯平滑it 從原始模型能夠看到，某些狀況下機率爲0，則整個計算結果爲0，這會影響

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