機器學習面試常見問題

樸素貝葉斯： 有以下幾個地方需要注意： 1. 如果給出的特徵向量長度可能不同，這是需要歸一化爲通長度的向量（這裏以文本分類爲例），比如說是句子單詞的話，則長度爲整個詞彙量的長度，對應位置是該單詞出現的次數。 2. 計算公式如下： 其中一項條件概率可以通過樸素貝葉斯條件獨立展開。要注意一點就是的計算方法，而由樸素貝葉斯的前提假設可知，=，因此一般有兩種，一種是在類別爲ci的那些樣本集中，找到wj出現

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