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朴素贝叶斯算法
输入:训练数据T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},
输出:X的分类
?
拉普拉斯平滑(Laplace smoothing)
朴素贝叶斯两大假设
条件独立假设用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。所以有:
朴素贝叶斯
原文地址:http://www.cnblogs.com/LauenWang/p/4562153.html