機器學習——樸素貝葉斯算法

樸素貝葉斯的「樸素」對應着「獨立性假設」這一個樸素的假設、「貝葉斯」對應着「後驗概率最大化」這一貝葉斯思想。 樸素貝葉斯算法的一個非常重要的基本假設就是獨立性假設： 若樣本空間X是n維的，那麼對 ，我們假設 是有隨機變量 生成的、且 之間在各種意義下相互獨立。 樸素貝葉斯算法一般來說包含三種模型： 離散型樸素貝葉斯：所有維度的特徵都是離散型隨機變量。 連續型樸素貝葉斯：所有維度的特徵都是連續型隨機

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