樸素貝葉斯分類(Naive Bayes,NB)
1.https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78911721
2.https://www.cnblogs.com/zhoulujun/p/8893393.html
3(賦程式碼).https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79458943
貝葉斯分類器:
1.型別:有監督,生成模型,非線性。
2.是否支援多分類:是
樸素貝葉斯面試題:
1.
2.https://blog.csdn.net/xwchao2014/article/details/47977283
3.https://blog.csdn.net/dinkwad/article/details/78842338
4.https://www.2cto.com/net/201803/726527.html
5.https://www.sohu.com/a/134640670_714863
6.https://blog.csdn.net/qq_33011855/article/details/81482388
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資料探勘十大經典演算法(九) 樸素貝葉斯分類器 Naive Bayes
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樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifiers)
本文討論的是樸素貝葉斯分類器( Naive Bayes classifiers)背後的理論以及其的實現。 樸素貝葉斯分類器是分類演算法集合中基於貝葉斯理論的一種演算法。它不是單一存在的,而是一個演算法家族,在這個演算法家族中它們都有共同的規則。例如每個被分類的
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樸素貝葉斯分類器是分類演算法集合中基於貝葉斯理論的一種演算法。它不是單一存在的,而是一個演算法家族,在這個演算法家族中它們都有共同的規則。例如每個被分類的特徵對與其他的特徵對都是相互獨立的。 樸素貝葉斯分類器的核心思想是: 1、將所有特徵的取值看成已經發生的
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