樸素貝葉斯算法原理

樸素貝葉斯算法原理 樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）的優勢是運算時間短、數學原理清晰，我在MNIST和CIFAR-10數據集上測試，錯誤率分別爲15.74%和58.45%。web 實在看不懂，不如先復（yu）習一下機率統計；若是以爲是我寫的太爛，周志華教授的《機器學習》書中，樸素貝葉斯分類器寫的很清楚。算法 樸素貝葉斯算法 定義 x 爲樣本， ω 爲標記，則將樣本和

>>阅读原文<<