機器學習之樸素貝葉斯(Naive Bayes)
貝葉斯概率以18世紀的一位神學家托馬斯·貝葉斯(Thomas Bayes)的名字命名。 一、爲什麼叫樸素貝葉斯？ 樸素貝葉斯是經典機器學習算法之一，是基於概率論的分類算法，其原理簡單，易於實現，多使用於文本分類，如垃圾郵件過濾、新聞分類等。 樸素貝葉斯中的樸素是來源於該算法是基於屬性條件獨立性假設，即對於已知類別，假設所有屬性(特徵)相互獨立；而貝葉斯則是其基於貝葉斯定理而得到的。 所以說樸素貝葉
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