機器學習（十）分類算法之樸素貝葉斯(Naive Bayes)算法
貝葉斯定理 首先我們來了解一下貝葉斯定理： 貝葉斯定理是用來做什麼的？簡單說，概率預測：某個條件下，一件事發生的概率是多大？ 瞭解一下公式 事件B發生的條件下，事件A發生的概率爲： 這裏寫圖片描述 同理可得，事件A發生的條件下，事件B發生的概率爲： 很容易推導得到： 假設若P(A)≠0，那麼就可以得到用來預測概率的貝葉斯定理了： 這個定理顯然是可以推導到多個條件的，比如在2個條件的情況下： 樸素貝
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