2017年2月24日

Naïve Bayes Models

摘要: 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”。 阅读全文

posted @ 2017-02-24 13:51 Pkj 阅读(236) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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