【图解例说机器学习】朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
朴素贝叶斯分类法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。其主要思想为：对于给定的训练数据集 D \mathcal D D ，首先基于特征条件独立假设学习输入 x \mathrm x x 与输出 y y y 的联合几率分布 P ( x , y ) P(\mathrm x, y) P(x,y) ; 而后经过先验几率 P ( y ) P(y) P(y) ，利用贝叶斯定理求出后验几率 P ( y ∣
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