機器學習（二）：貝葉斯

貝葉斯 一、引言 南京大學周志華在《機器學習》中介紹：貝葉斯決策論在機器學習、模式識別等諸多關注數據分析的領域都有極爲重要的地位。 根據在屬性間依賴的涉及程度，貝葉斯分類器形成了一個「譜」：樸素貝葉斯分類器不考慮屬性間的依賴性，貝葉斯網絡能表示任意屬性間的依賴性，二者分別位於「譜」的兩端。介於兩者之間的則是一系列半樸素貝葉斯分類器，它們基於各種假設和約束來對屬性間的部分依賴性進行建模。 貝葉斯分類

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