樸素貝葉斯和邏輯迴歸的區別

(1)     Naive Bayes是一個生成模型，在計算P(y|x)以前，先要從訓練數據中計算P(x|y)和P(y)的機率，從而利用貝葉斯公式計算P(y|x)。函數          Logistic Regression是一個判別模型，它經過在訓練數據集上最大化判別函數P(y|x)學習獲得，不須要知道P(x|y)和P(y)。學習 (2)    Naive Bayes是創建在條件獨立假設基礎之

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