機器學習專題（二）—— 樸素貝葉斯算法的python實現

你們好，沉寂了很久以後，終於決定發第二篇文章。閒話少敘，請看正文。 樸素貝葉斯是貝葉斯決策論的一部分，在講述貝葉斯以前，先闡述一下貝葉斯決策論。 1、貝葉斯決策論 貝葉斯決策論是機率框架下實施決策的基本方法。咱們以多分類任務爲例來解釋其基本原理 1.1貝葉斯條件風險的提出：假設有N種可能的類別標記，即,表示將一個真實標記爲的樣本誤分爲所產生的損失。那麼基於後驗機率P(|),咱們能夠將樣本x分類爲所

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