贝叶斯模型假设:

为防止概率为零的情况,做拉普拉斯平滑得:

下面介绍一下朴素贝叶斯模型与多变量伯努利模型的区别:

朴素贝叶斯:

多变量伯努利:

即:

多变量伯努利模型不考虑样本出现的次数,每个特征的取值只有True和False,分别表示“出现”和“没出现”。

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