【機器學習算法】樸素貝葉斯法(NaiveBayes)

樸素貝葉斯法對條件概率分佈作了條件獨立性假設，條件獨立假設等於是說用於分類的特徵在類確定的條件下都是條件獨立的。 這一假設使樸素貝葉斯變得簡單。 1.學習與分類 樸素貝葉斯法實際上是學習到生成數據的機制，所以屬於生成模型。 2.參數估計 2.1 極大似然估計 K 爲：K爲c的所有可能情況的數目 Sj S j 爲：特徵的可能出現的所有情況 可以應用極大似然估計法估計相應的概率，先驗概率 P(Y=Ck

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