发表评论取消回复
相关阅读
相关 机器学习-朴素贝叶斯
朴素贝叶斯介绍 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。之所以叫朴素,是因为朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立性的假设。朴素贝叶斯法是典型的生成学习
相关 机器学习算法之朴素贝叶斯算法
算法原理 条件概率 条件概率表示在B=b成立的条件下,A=a的概率,记作P(A=a|B=b),或者说条件概率是指事件A=a在另外一个事件B=b已经发生的条件下的概率
相关 朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯与前一篇ID3决策树最大的不同之处是前者是给出最大可能性结果的猜想和概率,后者是“武断”的给定唯一分类结果。 我们称之为“朴素”,是因为整个形式化过程只做原始、简单
相关 机器学习之朴素贝叶斯算法的推理及相关知识总结
文章目录 1、朴素贝叶斯公式 1.1、贝叶斯公式的应用 2、了解贝叶斯网络 2.1、知道什么是贝叶斯网络 2.2、贝叶斯
相关 朴素贝叶斯算法
理论: P(X|Y) = P(X,Y)/P(Y) P(X,Y) = P(X|Y)P(Y) P(X,Y) = P(Y|X)P(X) 由此推导出朴素贝叶斯公式:
相关 机器学习算法01 - 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯 > 朴素贝叶斯分类 ![debcda91831caefd356d377ddd1aad10.png][] ![2e2962ddb7e85a71e0cecb9
相关 python机器学习03:朴素贝叶斯算法
1.朴素贝叶斯的基本概念 1.1贝叶斯定理: P ( A ∣ B ) = P ( B ∣ A ) P ( A ) P ( B ) P(A|B) = \\frac\
还没有评论,来说两句吧...