機器學習之貝葉斯分類(python實現)

樸素貝葉斯（Naive Bayesian）是最爲普遍使用的分類方法，它以機率論爲基礎，是基於貝葉斯定理和特徵條件獨立假設的分類方法。git 原理 樸素貝葉斯（Naive Bayesian）是基於貝葉斯定理和特徵條件獨立假設原則的分類方法。經過給出的特徵計算分類的機率，選取機率大的狀況進行分類。也是基於機率論的一種機器學習分類方法。分類目標肯定，屬於監督學習。github 經過幾率來衡量事件發生的可

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