机器学习实战之朴素贝叶斯

在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论在很大程度上体现了该算法的优缺点。 KNN：在样本空间中，相同的类型数据在空间呈聚集状态，也就是距离会靠近，基于这个假设，只需要对测试样本与训练样本进行距离计算，最近距离的样本的类别很大程度上就是测试样本的类别。 决策树：基于信息理论。样本数据是混乱的

>>阅读原文<<