2017年7月31日
理解机器学习里的贝叶斯
摘要： 贝叶斯分类器的工作原理:就是求条件概率然后比较大小： 条件概率概念：在已知b发生的情况下，a发生的概率。我们写做：p(a|b)。 例如：已知一本书有这些tag：tag1,tag2,tag3……它属于“人文”分类的概率是多少？属于“非人文”分类的概率呢？ 假设p1表示在这种情况下，它属于“人文”的概率 阅读全文
posted @ 2017-07-31 14:32 洪大洋 阅读(290) 评论(0) 推荐(0) 编辑