机器学习算法之朴素贝叶斯理论.pdf
朴素贝叶斯 Naive Bayesian Mode NBM 贝叶斯由来 贝叶斯是由英国学者托马斯贝叶斯 提出的一种纳推理的理论后来发展 为一种系统的统计推断方法被称为贝叶斯方法 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯法是基于 贝叶斯定理 与特征条件独立 假设的分类方法优点是 在数据较少的情况下仍然有效可以处理多类别的问题缺点是对于输入 数据的装备方式较为敏感适用于标称型的数据 特征条件独立假设 X 的 N 个特
朴素贝叶斯 Naive Bayesian Mode NBM 贝叶斯由来 贝叶斯是由英国学者托马斯贝叶斯 提出的一种纳推理的理论后来发展 为一种系统的统计推断方法被称为贝叶斯方法 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯法是基于 贝叶斯定理 与特征条件独立 假设的分类方法优点是 在数据较少的情况下仍然有效可以处理多类别的问题缺点是对于输入 数据的装备方式较为敏感适用于标称型的数据 特征条件独立假设 X 的 N 个特