基於機率論的分類方法：樸素貝葉斯

例子來自機器學習實戰一書，語言是pythonpython 樸素貝葉斯app 優勢：在數據較少的狀況下仍然有效，能夠處理多類別的問題。less 缺點：對於輸入數據的準備方式較爲敏感。機器學習 適用數據類型：標稱型數據函數 樸素貝葉斯理論是貝葉斯決策理論的一部分，貝葉斯決策理論最核心的理論是：選擇具備最高几率的決策post **條件機率學習 貝葉斯核心代碼解析（來自機器學習實戰的例子）：測試 from

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