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Aug 11, 2022
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1. 贝叶斯定理公式
2. 朴素贝叶斯分类法解释
3. 朴素贝叶斯分类法例子
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机器学习
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笔记
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朴素贝叶斯分类法与贝叶斯定理
- 贝叶斯定理公式
- 朴素贝叶斯分类法解释
- 朴素贝叶斯分类法例子
- 贝叶斯定理
- 公式
- 特点:需要大量的关于不同事件间概率知识,使用需要很大的计算成本
- 朴素贝叶斯分类法
- 假设:每一个属性都是互相独立的 attributes are conditionally independent
- 公式:
- 理解:
- 例子


1.实际上是求下面式子中最高的一项
2.那么可以变为

3.剩下的计算同理,可以得到
4.因此病人得Flu的概率最高,选择Flu作为诊断结果

- 作者:博
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