2019年10月3日
手写朴素贝叶斯（naive_bayes）分类算法
摘要： 朴素贝叶斯假设各属性间相互独立，直接从已有样本中计算各种概率，以贝叶斯方程推导出预测样本的分类。 为了处理预测时样本的（类别，属性值）对未在训练样本出现，从而导致概率为0的情况，使用拉普拉斯修正（假设属性值与类别均匀分布）。 代码及注释如下： 一、离散值 1，朴素贝叶斯算法计算相关参数并返回，预测使 阅读全文
posted @ 2019-10-03 05:43 我的锅 阅读(1969) 评论(1) 推荐(1) 编辑