機器學習筆記之貝葉斯分類

先驗概率和後驗概率 先驗概率： 根據以往經驗和分析得到的概率。 後驗概率：後驗概率是基於新的信息，修正原來的先驗概率後所獲得的更接近實際情況的概率估計。 實際上先驗概率就是在沒有任何結果出來的情況下估計的概率，而後驗概率則是在有一定依據後的重新估計，直觀意義上後驗概率就是條件概率。 貝葉斯公式 P ( B i ∣ A ) = P ( B i ) P ( A ∣ B i ) ∑ j = 1 n P

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