白話機器學習算法（九）樸素貝葉斯

樸素貝葉斯，確實很樸素，原理也很簡單，可是用途很厲害；不少涉及機率的機器學習算法都要用到這些東西：最大似然估計（MLE），貝葉斯估計（最大後驗MAP），EM(也是最大似然估計，只是方法不一樣)，最大熵；算法 先說點廢話，再寫點公式吧：網絡 最大似然估計：我取什麼樣的參數，使得當前數據最有可能出現；機器學習 貝葉斯估計：我取什麼樣的結果使得錯誤估計最少   所謂後驗機率最大化就是指望風險最小，好比我

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