基本概念
- 先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率·
- 后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的“因” 。
- 条件概率
- 全概率公式
- 贝叶斯定理(贝叶斯公式)
教程
朴素贝叶斯分类器的应用
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html
- 病人分类
- 账号分类
- 性别分类
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朴素贝叶斯分类器 classifier supervised naive bayes 1.为什么叫朴素贝叶斯，因为...
前言 此程序基于新闻文本分类实验 使用朴素贝叶斯（Naive Bayes Classifier)模型实现分类任务。...
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier） 概述 朴素贝叶斯是基于贝叶斯，定理与特征条...
5.5 朴素贝叶斯分类 原文：In Depth: Naive Bayes Classification 译者：飞龙...
朴素贝叶斯法(Naive Bayes) 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定力和特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯法实...
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1.理解朴素贝叶斯 1）基本概念 依据概率原则进行分类。如天气预测概率。 朴素贝叶斯（Naive Bayes, N...
朴素贝叶斯 Naive Bayes 朴素贝叶斯分类建立在 贝叶斯原理 的基础上，关于贝叶斯原理这一部分可以参考链接...
朴素贝叶斯(Naive Bayes) 模型介绍 朴素贝叶斯是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型。不过，和之前两...
朴素贝叶斯（Naive Bayes） 贝叶斯公式 朴素贝叶斯算法其实原理很简单，要理解朴素贝叶斯算法我们首先得知道...
本文标题：朴素贝叶斯分类(Naive Bayes classifier)
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