乾貨 | 基於貝葉斯推斷的分類模型& 機器學習你會遇到的「坑」

本文轉載自公衆號「讀芯術」（ID：AI_Discovery） 本文3153字，建議閱讀8分鐘。 本文講解了在學習基於貝葉斯推斷的分類模型中，我們需要的準備和方法。 數學準備 概率：事件不確定性程度的量化，概率越大，表示事件發生的可能性越大。 條件概率：P(A|B)，在條件B下，發生A的概率。 聯合概率：P(A,B)，A事件與B事件同時發生的概率。如果因子相互獨立，聯合概率等於因子概率乘積，即P(A

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