程序猿成长之路之数据挖掘篇——朴素贝叶斯
什么是朴素贝叶斯官话:朴素贝叶斯(naive Bayes)算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。不同于其他分类器,朴素贝叶斯是一种基于概率理论的分类算法;用个人的话来说:朴素贝叶斯就是基于概率大小进行分类判断的一种方式。就如同上面的西瓜分类,好瓜概率大就认定为是好瓜,否则就认定为坏瓜。先验概率、似然概率和后验概率。
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