朴素贝叶斯算法原理

朴素贝叶斯算法原理 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）的优势是运算时间短、数学原理清晰，我在MNIST和CIFAR-10数据集上测试，错误率分别为15.74%和58.45%。web 实在看不懂，不如先复（yu）习一下几率统计；若是以为是我写的太烂，周志华教授的《机器学习》书中，朴素贝叶斯分类器写的很清楚。算法 朴素贝叶斯算法 定义 x 为样本， ω 为标记，则将样本和

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