机器学习之朴素贝叶斯分类器

没有最好的分类器，只有最合适的分类器。 最广泛的分类模型，除了“机器学习算法之决策树”里分享的决策树模型（Decision Tree Model）之外，还有一种十分常见的分类模型，即朴素贝叶斯模型（Naïve Bayesian Model，NBM）。 和决策树模型相比，朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，

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