scikit-learn机器学习（六）--朴素贝叶斯分类原理及python实现

朴素贝叶斯分类原理： 关于贝叶斯定理，参考上一篇博客： scikit-learn机器学习（五）–条件几率，全几率和贝叶斯定理及python实现python 贝叶斯分类，我的理解，通俗的说： 假设各个特征之间都是独立存在的，根据这些特征来判断一个事件所属的类别的几率，该事件属于几率最大的类别 给定各个特征的状况下，计算这个事件属于某一类的几率，最大几率即属于该类别web 好比结婚的时候嫁人，要考虑长

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