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机器学习算法-朴素贝叶斯
贝叶斯定理特别好用,但并不复杂,它解决了生活中经常碰到的问题:已知某条件下的概率,如何得到两条件交换后的概率。贝叶斯分类法基于贝叶斯定理,是统计学分类方法,它可以基于当前条件预测样本的类隶属关系概率,如一个给定元组属于一个特定类的概率。朴素贝叶斯分类法假定一个属性值在给定类上的概率独立于其他属性的值,这一假定称为类条件独立性。
到底了

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贝叶斯定理特别好用,但并不复杂,它解决了生活中经常碰到的问题:已知某条件下的概率,如何得到两条件交换后的概率。贝叶斯分类法基于贝叶斯定理,是统计学分类方法,它可以基于当前条件预测样本的类隶属关系概率,如一个给定元组属于一个特定类的概率。朴素贝叶斯分类法假定一个属性值在给定类上的概率独立于其他属性的值,这一假定称为类条件独立性。