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Naive Bayes Algorithm

时间:2018-05-18 00:30:36      阅读:121      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:data-   假设   独立   输入   朴素贝叶斯   技术   功能   直接   高斯   

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯是一种简单但功能强大的预测建模算法。

该模型由两种类型的概率组成,可以直接从训练数据中计算:

每个类的概率。

每个类给定每个x值的条件概率。

一旦计算出概率模型,就可以利用贝叶斯定理对新数据进行预测。

当你的数据是实值时,通常假设高斯分布(钟形曲线),这样你就可以很容易地估计这些概率。

朴素贝叶斯被称为天真,因为它假设每个输入变量是独立的。这是对真实数据的一个强有力的假设和不现实,然而,该技术在一系列复杂的问题上是非常有效的。

Naive Bayes Algorithm

标签:data-   假设   独立   输入   朴素贝叶斯   技术   功能   直接   高斯   

原文地址:https://www.cnblogs.com/ytxwzqin/p/9053881.html

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