機器學習常見算法總結

樸素貝葉斯算法 參考[1]服務器 事件A和B同時發生的機率爲在A發生的狀況下發生B或者在B發生的狀況下發生A網絡 P(A∩B)=P(A)∗P(B|A)=P(B)∗P(A|B)框架 因此有：dom P(A|B)=P(B|A)∗P(A)P(B)yii 對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個目標類別出現的機率，哪一個最大，就認爲此待分類項屬於哪一個類別機器學習 工做原理函數 一、假設如今有樣本x

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