人工智能——機器學習——樸素貝葉斯算法

1，什麼是樸素貝葉斯算法？ 貝葉斯方法是以貝葉斯原理爲基礎，使用概率統計的知識對樣本數據集進行分類。由於其有着堅實的數學基礎，貝葉斯分類算法的誤判率是很低的。貝葉斯方法的特點是結合先驗概率和後驗概率，即避免了只使用先驗概率的主觀偏見，也避免了單獨使用樣本信息的過擬合現象。貝葉斯分類算法在數據集較大的情況下表現出較高的準確率，同時算法本身也比較簡單。 ​ 2，使用樸素貝葉斯的前提是樣本特徵之間相互獨

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