機器學習之樸素貝葉斯模型及代碼示例

1、樸素貝葉斯的推導 樸素貝葉斯學習（naive Bayes）是一種有監督的學習，訓練時不只要提供訓練樣本的特徵向量X，並且還需提供訓練樣本的實際標記Y，是一種基於貝葉斯定理和特徵條件獨立假設的分類方法。python 1. 貝葉斯定理： 貝葉斯定理： 。web 對於分類問題，其中 可看做 在樣本的特徵爲X的條件下，樣本的類別爲Y的條件機率，這正是分類問題中咱們想求的；windows 而右邊中的 可

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