朴素贝叶斯
一、 前提假设
用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的
二、算法思想
基于贝叶斯概率计算公式
三、例题
- 题面
- 解
由于训练数据少的原因,有可能出现某个特征的样本为零,进而表征此样本的概率为零,这种情况显然并不合理。因此引入拉普拉斯平滑。保证计算时,各个特征的样本数至少为1.
用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的
基于贝叶斯概率计算公式
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