6步學會樸素貝葉斯算法（包含python語言和R語言源碼）

摘要 假設你遇到下面這種狀況： 你正在研究分類問題，而且你已經生成了你的假設集，建立了特徵值，討論了變量的重要性。在一個小時內，利益相關者但願看到模型的第一個切割。 你會怎麼作？你有數以千計個數據點，只有少數變量在你的訓練集裏面。在這種狀況下，若是我是你，我會使用「樸素貝葉斯分類（Navie Bayes）」，相對於其它分類算法，它是很是快的。樸素貝葉斯分類依賴於貝葉斯機率定理來預測未知數據集的類別

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