【機器學習】樸素貝葉斯算法

前言         樸素貝葉斯（naive Bayes algorithm）算法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。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/輸出的聯合概率分佈；然後基於此模型，對給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出後驗概率最大的輸出y。樸素貝葉斯算法實現簡單，學習與預測的效率都很高，是一種常用的方法。 樸素貝葉斯分類基本公式   樸素貝葉斯分類器 由於上式分

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