机器学习算法之 朴素贝叶斯 分类

基于概率论的分类算法：朴素贝叶斯 1、核心思想：选择高概率对应的类别 如下图： 两类数据分布如下，用p1(x，y)表示数据点（x，y）属于类别1（图中圆点表示的类别）的概率，用p2(x，y)表示数据点（x，y）属于类别2（图中三角形点表示的类别）的概率，那么对于一个新数据点（x，y），可以用下面的规则来判断他的类别： 1）如果p1(x，y) > p2(x，y)，那么类别为1 2）如果p2(x，y)

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