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樸素貝葉斯的推理學習算法
2018-08-07
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樸素貝葉斯的推理學習算法

貝葉斯公式簡易推導式：

樸素貝葉斯的樸素在于假設B特征的每個值相互獨立，所以樸素貝葉斯的公式是這樣的

學習與分類算法：

(1)計算先驗概率和條件概率


拉普拉斯平滑：

（2）代入被測樣本向量，得到不同類別P，再根據后驗概率最大化，取P最大的類別作為該標簽類別。


樸素貝葉斯優點在于對于小規模數據很好，適合多分類。缺點是數據輸入形式敏感而且特征值之間的相互獨立很難保證帶來的影響。



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樸素貝葉斯 特征 先驗概率 條件概率 貝葉斯公式 多分類

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