本文主要介绍了python中如何使用朴素贝叶斯算法的相关知识。具有很好的参考价值。下面跟着小编一起来看下吧

这里再重复一下标题为什么是”使用”而不是”实现”： 首先，专业人士提供的算法比我们自己写的算法无论是效率还是正确率上都要高。 其次，对于数学不好的人来说，为了实现算法而去研究一堆公式是很痛苦的事情。 再次，除非他人提供的算法满足不了自己的需求，否则没必要”重复造轮子”。 下面言归正传，不了解贝叶斯算法的可以去查一下相关资料，这里只是简单介绍一下： 1.贝叶斯公式： P(A|B)=P(AB)/P(B) 2.贝叶斯推断： P(A|B)=P(A)×P(B|A)/P(B) 用文字表述： 后验概率=先验概

你为什么需要数据分析能力？ 学会如何从海量的数据中找到关联关系进行价值挖掘 数据分析分为三个重要的组成部分： 数据采集 数据源攻击使用爬虫编写 数据挖掘 基本流程十大算法数据基础 数据可视化 使用Python可视化 数据挖掘 十大算法：分类算法：C4.5,朴素贝叶斯，SVM,KNN,Adaboost,CART, 聚类算法：K-Means,EM 关联分析：Apriori 连接分析：PageRank C4.5