基于贝叶斯理论的简单分类器:朴素贝叶斯分类器介绍

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基本概念

先验概率是指根据过去的经验和分析得到的概率,例如全概率公式,在“因中求效”问题中,常以“因”的形式出现。后验概率是指“求因”问题中获得“结果”信息后重新修正为“因”的概率。条件概率总概率公式贝叶斯定理(贝叶斯公式)

教程

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朴素贝叶斯分类器的应用

http://www.ruanyifeng.com/blog /2013/12/naive_bayes_classifier.html

患者分类账户分类性别分类

维基百科

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier

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用户评论

站上冰箱当高冷

朴素贝叶斯分类听起来很有意思,我想要学一学!

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凝残月

这算法看起来简单易懂,适合入门的人学习。

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忘故

在处理文本分类问题上效果怎么样?

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枫无痕

朴素贝叶斯分类的“朴素”是什么意思呢?

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清羽墨安

它和其他的分类算法比如KNN相比有什么优势吗?

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汐颜兮梦ヘ

朴素贝叶斯分类真的可以用在很多地方吗?

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雁過藍天

对初学者来说,学习朴素贝叶斯分类需要多久时间?

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生命一旅程

有没有什么好的资料可以用来学习朴素贝叶斯分类?

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浅嫣婉语

朴素贝叶斯分类的应用场景还挺多。

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古巷青灯

这算法听起来很实用!

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墨染殇雪

我之前没听说过这个算法,今天终于知道了!

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将妓就计

我想了解一下朴素贝叶斯分类是如何运作的。

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江山策

这个算法的名字真的很简单,但它背后的原理可能很复杂吧?

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浮光浅夏ζ

学习一下朴素贝叶斯分类可以拓宽我的机器学习知识面。

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冷青裳

期待能够更深入地了解这个算法!

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琴断朱弦

真希望能找到一些关于朴素贝叶斯分类的实践案例!

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哽咽

朴素贝叶斯分类在实际应用中遇到的问题是什么?

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一样剩余

有哪些工具可以帮助我实现朴素贝叶斯分类?

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