統計學習筆記：樸素貝葉斯（Naive Bayes）原理及C++源碼實現

樸素貝葉斯（用於分類） 1、概念 樸素貝葉斯法是在假設輸入向量x的特徵條件獨立（即在輸入模式所屬類別肯定時，輸入向量x的每一個元素取值互不影響）下，經過樣本集合學習輸入x與輸出y的聯合機率分佈。再用所獲得的聯合機率分佈經過貝葉斯公式計算條件機率（後驗機率）。將輸入模式分類到後驗機率最大的一個類別中。git 2、方法 2.1 貝葉斯公式 假設需對n個類別進行分類，按照貝葉斯公式：github 式中c

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