機器學習-樸素貝葉斯分類

樸素貝葉斯分類 思想 貝葉斯學派思想可以概括爲：先驗概率+實驗數據=後驗概率。 貝葉斯分類方法是一種基於統計學思想的方法。 應用 垃圾郵箱分類 高危用戶分類 目標客戶分類 原理 實例 由未知向已知轉化 條件獨立性假設 後驗概率最大化等價推導 算法流程 樸素貝葉斯分類器性能 優點：對於小規模數據表現很好，適用於多分類任務和增量式訓練。 缺點：對輸入數據表現形式很敏感。

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