<机器学习实战>读书笔记--朴素贝叶斯
1.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,
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)
2.朴素贝叶斯公式
P(B|A)的意思是在A事件的情况下,发生B事件的概率。
3.朴素贝叶斯模型
a是独立的特征属性集合:
用来计算不同的独立特征的条件概率
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