Trasper1的博客

贝叶斯分类器是传统机器学习模型的一种，是在概率框架下利用训练集D观测估计样本属性（feature）与分类结果之间的后验概率关系。后验概率，就是在观测过样本的属性（feature）之后对其分类情况的概率分布（比如0.3的概率是正类，0.7的概率是反类）。贝叶斯分类器直观看就是一个由在样本集D上学习到的后验概率和likelihood组成的计算公式，在测试阶段，将输入测试样本的feature带入可以计算...