機器學習-----樸素貝葉斯分類器——從貝葉斯定理到分類模型

目錄 分類 vs 迴歸 貝葉斯定理 樸素貝葉斯分類器（Naïve Bayes Classifier） 分類 vs 迴歸 分類模型 VS 迴歸模型，最根本的不同：前者是預測一個標籤（類型、類別）；後者則是預測一個量。 換一個角度來看，分類模型輸出的預測值是離散值；而回歸模型輸出的預測值則是連續值。 也就是說輸入一個樣本給模型，迴歸模型給出的預測結果是在某個值域（一般是實數域或其子集）上的任意值；而分

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