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机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现
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...
分类:
编程语言
时间:
2015-05-28 14:09:46
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