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2018年2月27日
朴素贝叶斯算法笔记
摘要: 算法描述: 输入:训练数据$T={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{N},y_{N})}$,其中$x_{i}=(x_{i}^{(1)},x_{i}^{(2)},...,x_{i}^{(n)})$,$x_{i}^{(j)}$是第i个样本的第j个特征,$x_{i}^
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posted @ 2018-02-27 23:25 blackx
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