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机器学习
常用ML算法
摘要:朴素贝叶斯 朴素的原因是假设各个特征之间是相互独立的。 过程: 确定特征属性 获取训练样本 对每个类别计算p(yi) 对每个特征属性计算所有划分的条件概率 对每个类别计算p(x|yi)p(yi) 以p(x|yi)p(yi)的最大项作为x所属的类别 优点: 算法逻辑简单,易于实现 分类过程中的时间和空
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posted @
2022-03-03 22:17
ouyang_wsgwz
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