贝叶斯模型假设：
为防止概率为零的情况，做拉普拉斯平滑得：
下面介绍一下朴素贝叶斯模型与多变量伯努利模型的区别：
朴素贝叶斯：
多变量伯努利：
即：
多变量伯努利模型不考虑样本出现的次数，每个特征的取值只有True和False，分别表示“出现”和“没出现”。
posted on 2017-02-24 13:51 Pkj 阅读(241) 评论(0) 编辑 收藏 举报
