機器學習 樸素貝葉斯模型(Python實現)

咱們是否能夠經過計算樣例分類的機率來對樣例進行分類呢，即一個樣例分爲正例的機率爲0.9，分爲反例的機率爲0.5，那麼咱們將該樣例分爲正例。python 那麼咱們的目標就是求P(正)和P(反)。app 每個樣例都是由多個屬性組成的，咱們根據屬性的取值來計算機率，這是明顯的條件機率P(正|X)，P(反|X)。X表示各個屬性組成的屬性向量(x1, x2, x3,......,xn)函數 若各個屬性之間是

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