機器學習-樸素貝葉斯（Naive Bayes）
樸素貝葉斯是經典的機器學習算法之一，也是爲數不多的基於概率論的分類算法。樸素貝葉斯原理簡單，也很容易實現，多用於文本分類，比如垃圾郵件過濾。該算法雖然簡單，但是由於筆者不常用，總是看過即忘，這是寫這篇博文的初衷。當然，更大的動力來在於跟大家交流，有論述不妥的地方歡迎指正。 1.算法思想——基於概率的預測 邏輯迴歸通過擬合曲線（或者學習超平面）實現分類，決策樹通過尋找最佳劃分特徵進而學習樣本路徑實現
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