贝叶斯分类器

本文介绍了概率论中的基础概念,包括先验概率、条件概率、后验概率、联合概率和全概率,并详细阐述了贝叶斯公式。接着,探讨了朴素贝叶斯分类器的工作原理,包括其算法步骤,并提供了代码实现示例。通过学习,读者将能够掌握如何运用贝叶斯理论进行分类预测。

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1. 知识储备

1)先验概率
2)条件概率与后验概率
3)联合概率
4)全概率
5)贝叶斯公式

关于上述知识可以参考此篇内容-条件概率与贝叶斯公式

2.朴素贝叶斯分类器

有了上述储备,明白了贝叶斯公式,现在可以了解朴素贝叶斯工作原理以及算法步骤:
1)原理
2)算法步骤
3)代码实现
上述三部分内容可以参考视频朴素贝叶斯分类器

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