樸素貝葉斯

樸素貝葉斯 下面是一些總結，再放兩個大佬詳細例子的舉例。 例子一（基本的樸素貝葉斯） 例子二（拉普拉斯優化的樸素貝葉斯） 貝葉斯公式： 機器學習中的貝葉斯公式： 因爲在求P的時候會涉及多個特徵概率的問題，所以我們假設特徵之間相互獨立，所以這種基於特徵之間相互獨立的貝葉斯叫做樸素貝葉斯。 然後代入公式求解即可。 但是還有兩個問題沒有解決？？？ 1、連續的數據怎麼辦？ 2、有缺失值的數組怎麼辦？ 對於

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