樸素貝葉斯 Naive Bayes in Python

一、基本思想 樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的生成模型。python 即對於給定的訓練數據集，首先基於特徵條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合機率分佈，這其中涉及到的參數估計能夠用最大似然估計或者貝葉斯估計，而後基於此模型，對給定的新輸入x，利用貝葉斯定理求出後驗機率最大的輸出y。算法 二、優勢 2.1 在數據量少的狀況下仍然有效，能夠處理多類別問題（本文程序只涉及二類分類問題）app

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