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一.先验概率和后验概率理解：先验：统计层次上的经验而知当下发生的概率；后验：当下由因及果的概率；举例：1）先验——根据若干年的统计（经验）或者气候（常识），某地方下雨的概率；2）似然——下雨（果）的时候有乌云（因）的概率，即已经有了果，对证据发生的可能性描述；3）后验——根据天上有乌云（原因），下雨（结果）的概率；后验 ~ 先验*似然 ： 存在下雨的可能（先验），下雨之前会有乌云（似然）~ 通过现...

sklearn朴素贝叶斯类库使用小结2018年06月10日 在scikit-learn中，提供了3中朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯)1、高斯朴素贝叶斯：sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None)①利用GaussianNB类建立简单模型[p...