算法基礎知識之分類和聚類

《白話大數據與機器學習》筆記python 分類 1. 樸素貝葉斯 樸素貝葉斯提供了一種思惟方式,即經過先驗機率換算獲得後驗機率從而對決策分類的方法 已知條件: 類條件機率密度參數表達式 先驗機率 基礎公式: 參數說明: 樣本空間劃分爲D1~Di共i個部分 P表示括號內事件發生的機率 等式左邊表示當事件x發生時Dj發生的機率 應用公式: 參數說明: P(A),事件A的先驗機率 P(B),事件B的先驗

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