自然語言處理 第五期【傳統機器學習】

樸素貝葉斯（naive bayes）法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。 優點：在數據較少的情況下仍然有效，可以處理多分類問題。 缺點：對入輸入數據的準備方式較爲敏感。 使用數據類型：標稱型數據。 下面從一個簡單問題出發，介紹怎麼使用樸素貝葉斯解決分類問題。 一天，老師問了個問題，只根據頭髮和聲音怎麼判斷一位同學的性別。 爲了解決這個問題，同學們馬上簡單的統計了7位同學的相關特徵，數據

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