用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程
朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一。 通过本教程,你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。 更新:查看后续的关于朴素贝叶斯使用技巧的文章“Better Naive Bayes: 12 Tips To Get The Most From The Naive Bayes Algorithm” 朴素贝叶斯分类器,Matt Buck保留部分版权 关于朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法,使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法,对一个预测性建模问题进行概率建模。 给定一个类,朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于
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