朴素贝叶斯的推理学习算法
【摘要】朴素贝叶斯的推理学习算法贝叶斯公式简易推导式：朴素贝叶斯的朴素在于假设B特征的每个值相互独立，所以朴素贝叶斯的公式是这样的学习与分
朴素贝叶斯的推理学习算法
贝叶斯公式简易推导式：
朴素贝叶斯的朴素在于假设B特征的每个值相互独立，所以朴素贝叶斯的公式是这样的
学习与分类算法：
(1)计算先验概率和条件概率
拉普拉斯平滑：
（2）代入被测样本向量，得到不同类别P，再根据后验概率最大化，取P最大的类别作为该标签类别。
朴素贝叶斯优点在于对于小规模数据很好，适合多分类。缺点是数据输入形式敏感而且特征值之间的相互独立很难保证带来的影响。
上一篇：excel表格基本操作之从零开始学习
下一篇：如何选择大数据分析项目技术
就业培训申请领取
环球青藤
官方QQ群扫描上方二维码或点击一键加群，免费领取大礼包，加群暗号：青藤。 一键加群
数据分析师相关文章推荐
|数据分析师最新文章推荐
最新文章
数据分析师各地入口
环球青藤官方微信服务平台
刷题看课 APP下载
免费直播 一键购课
代报名等人工服务
数据分析师热点排行
- 1 传统数据和大数据的区别
- 2 数据分析的8种方法都是哪些?
- 3 数据分析的具体流程是什么?
- 4 3大常用的数据分析工具是什么?
- 5 excel中的运算符
- 6 数据分析的作用有哪些?
- 7 电子商务需要分析哪些数据?
- 8 数据分析包括哪些内容?
- 9 数据分析的基本步骤
- 10 rdd是什么？
