文件名称:
Python实现朴素贝叶斯的学习与分类过程解析
开发工具:
文件大小: 95kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-01
详细说明：概念简介:
朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，它假设输入随机变量的特征值是条件独立的，故称之为“朴素”。简单介绍贝叶斯定理：
乍看起来似乎是要求一个概率，还要先得到额外三个概率，有用么？其实这个简单的公式非常贴切人类推理的逻辑，即通过可以观测的数据，推测不可观测的数据。举个例子，也许你在办公室内不知道外面天气是晴天雨天，但是你观测到有同事带了雨伞，那么可以推断外面八成在下雨。
若X 是要输入的随机变量，则Y 是要输出的目标类别。对X 进行分类，即使求的使P(Y|X) 最大的Y值。若X 为n 维特征变量 X = {A1, A2, …..An} ，若输出类别集合为Y = {C1, C2, …. Cm}
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