機器學習-1-樸素貝葉斯

- 引言 樸素貝葉斯(naive Bayes)是基於貝葉斯訂立和特徵條件獨立假設的分類方法； 對於給定的訓練集和，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，利用貝葉斯訂立求出後驗概率最大的輸出y； （樸素貝葉斯和貝葉斯估計(Bayesian estimation)是不同的概念。） - 基本方法 樸素貝葉斯的方法是通過訓練數據學習出聯合條件概率分佈P(X,Y)

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