引文：由于之前讲过了朴素贝叶斯的理论Stanford机器学习[第五讲]-生成学习算法第四部分，同时朴素贝叶斯的算法实现也讲过了，见机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现。那么这节课打算讲解一下朴素贝叶斯算法的具体计算流程，通过一个具体的实例来讲解。PS：为了专注于某一个细节，本章节只抽取了视频的一部分来讲解，只讲解一个贝叶斯算法的计算流程，关于视频里面的具体内容请参考下面的视频链接。讲解的实例是一...
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编程语言 时间：
2015-06-01 18:56:18
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引文：前面提到的K最近邻算法和决策树算法，数据实例最终被明确的划分到某个分类中，下面介绍一种不能完全确定数据实例应该划分到哪个类别，或者说只能给数据实例属于给定分类的概率。基于贝叶斯决策理论的分类方法之朴素贝叶斯
优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题
缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感
适用数据类型：标称型数据。
朴素贝叶斯的一般过程
收集数据：可以使用任何方式
准备数据：需要数...
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编程语言 时间：
2015-05-28 14:09:46
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263
朴素贝叶斯python实现 ，实例学习朴素贝叶斯分类方法。...
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编程语言 时间：
2014-10-11 00:29:04
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