1.樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法，

最為廣泛的兩種分類模型是決策樹(shù)模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）

2.樸素貝葉斯公式

P(B|A)的意思是在A事件的情況下，發(fā)生B事件的概率。

3.樸素貝葉斯模型

a是獨(dú)立的特征屬性集合：

??????

用來(lái)計(jì)算不同的獨(dú)立特征的條件概率

?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习实战读书笔记--朴素贝叶斯的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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