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Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解
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上传时间: 2020-12-24
详细说明：本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
贝叶斯定理
贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。
先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。
贝叶斯公式：
P(A∩B) = P(A)*P(B|A) = P(B)*P(A|B)
变形得：
P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)
其中
P(A)是A的先验概率或边缘概率，称作”先验”是因为它不考虑B因素。
P(A|B)是已知B发生
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