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機器學習(七)——貝葉斯分類器
時間 2021-01-08
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Ø 求A存在的條件下,B的概率,即P(B/A); P(B/A)= P(AB)/P(A)=(P(A/B)*P(B))/P(A); P(B)、P(A)兩個概率都是可以從樣本中獲取的,只需要求P(A/B); P(A/B)= P(A1/B)+P(A2/B)+P(A3/B)+P(A4/B)……即可; 貝葉斯將條件概率和全概率兩個概念結合在一起,求出B條件下A的概率; Ø 假設: 樸素貝葉斯基礎假設是,對
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