文件名称:
用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程
开发工具:
文件大小: 173kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。
通过本教程，你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。
更新：查看后续的关于朴素贝叶斯使用技巧的文章“Better Naive Bayes: 12 Tips To Get The Most From The Naive Bayes Algorithm”
朴素贝叶斯分类器，Matt Buck保留部分版权
关于朴素贝叶斯
朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建模。
给定一个类，朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于
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