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機器學習之樸素貝葉斯算法
時間 2021-01-08
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一句概括: 樸素貝葉斯=樸素 (特徵獨立)+貝葉斯(貝葉斯方法) 應用場景:文本分類,情感分析,特徵相對獨立 1.理解 第二個:聯合概率 第三個:條件概率 第四個:倆都符合 二分類問題:就是目標值有兩個,喜歡,不喜歡 所以不相互獨立 現在求小明被喜歡的概率 喜歡= C w= 產品,超重 樸素貝葉斯中,特徵是相互獨立的 所以
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