朴素贝叶斯的参数估计

输入空间 X⊆Rn 为 n 维向量的集合，输出空间 Y={c1,c2,...,cK} 为类标记集合设输入为特征向量 x ，输出为类标记 y 。 X 为定义在输入空间上的随机向量， Y 是定义在输出空间上的随机向量。 P(x,y) 为 X 和 Y 的联合几率分布，训练数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)} 由 P(X,Y) 独立同分布产生。web 朴素贝叶斯的决策函数

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