樸素貝葉斯總結(一)

1. 簡介 機器學習分爲監督學習和無監督學習，監督學習又可分爲生成模型和判別模型。html 當給定訓練數據D，肯定假設空間H種的最佳假設。一般咱們的作法是尋找一個最佳分類面，當來了一個數據X時，判斷其在各個分類上的機率，輸出機率最大的分類，此種方法爲判別模型，常見的生成模型有SVM，邏輯迴歸，K近鄰等。 樸素貝葉斯則屬於生成模型，即先學習各分類下的特色，當來了一個數據X時，判斷X在各個分類下的機率

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