机器学习 朴素贝叶斯模型(Python实现)

咱们是否能够经过计算样例分类的几率来对样例进行分类呢，即一个样例分为正例的几率为0.9，分为反例的几率为0.5，那么咱们将该样例分为正例。python 那么咱们的目标就是求P(正)和P(反)。app 每个样例都是由多个属性组成的，咱们根据属性的取值来计算几率，这是明显的条件几率P(正|X)，P(反|X)。X表示各个属性组成的属性向量(x1, x2, x3,......,xn)函数 若各个属性之间是

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