贝叶斯算法笔记

通常情况下，贝叶斯分类器最适合于解决一类问题：为了估计一个结果的总概率。从众多属性中提取的信息应该被同时考虑。尽管很多机器学习算法忽略了具有弱影响的一些特征，但是贝叶斯方法利用了所有可以获得的证据来巧妙的修正预测。如果有大量特征产生的影响较小，但将他们放在一起，它们的组合影响可能会很大。 1、贝叶斯概率公式 理解贝叶斯公式还要理解一些与贝叶斯相关的概念。 先验概率：利用数据计算得到的先验概率，称为

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