《機器學習實戰》第四章基於概率論的樸素貝葉斯

《機器學習實戰》 第四章.基於概率論的分類方法樸素貝葉斯 4.1樸素貝葉斯名詞概念解釋 貝葉斯決策論：是概率框架下實施決策的基本方法。在所有相關概率都已知的理想情形下，貝葉斯決策論考慮如何基於這些概率和誤判損失來選擇最優的類別標記。 詞向量：將語言數學化，一種最簡單的詞向量方式是 one-hot representation，就是用一個很長的向量來表示一個詞，向量的長度爲詞典的大小，向量的分量只有

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