機器學習之樸素貝葉斯算法詳解

文章目錄 1、 樸素貝葉斯 一、機率基礎知識： 二、樸素貝葉斯模型流程： ①計算流程： ②三個階段： 三、拉普拉斯平滑 2、 半樸素貝葉斯分類器 概念 3、樸素貝葉斯的面試題 1、 樸素貝葉斯 一、機率基礎知識： 條件機率是指事件A在另一個事件B已經發生條件下的發生機率。 條件機率表示爲： P(A|B)， 讀做「在B條件下A的機率」。 若只有兩個事件A， B， 那麼： P ( A B ) = P

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