機器學習-樸素貝葉斯分類

樸素貝葉斯有一個條件獨立性，所以稱爲樸素。 樸素貝葉斯的思想：貝葉斯學派的四件可以概括爲：先驗概率+數據=後驗概率 貝葉斯 隨着信息增加，貝葉斯定理可以用於更新假設的概率。在決策理論中，貝葉斯推斷與主觀概率密切相關，通常被稱爲「Bayesian probability(貝葉斯概率)」。 貝葉斯推斷根據 prior probability(先驗概率) 和統計模型導出的「likelihood func

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