朴素贝叶斯 Naive Bayes in Python

时间 2019-12-05

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一、基本思想朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的生成模型。python 即对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合几率分布，这其中涉及到的参数估计能够用最大似然估计或者贝叶斯估计，而后基于此模型，对给定的新输入x，利用贝叶斯定理求出后验几率最大的输出y。算法二、优势 2.1 在数据量少的状况下仍然有效，能够处理多类别问题（本文程序只涉及二类分类问题）app

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