博客围绕NB学习展开，介绍了理解朴素贝叶斯原理及应用需掌握的知识点，包括监督学习、分类、贝叶斯定理公式、全概率公式、先验概率、后验概率等，还提及样本特征独立便于公式计算等内容。
关于NB学习，需要知道一下知识点，然后再串联起来思考，秒懂朴素贝叶斯原理以及应用
1. 监督学习
2. 分类classification
3. 基于贝叶斯定理公式
4. 全概率公式
5. 先验概率
6. 后验概率
7. 极值问题情况下的每个类的分类概率，取最大值得那个分类
8. 样本有N个特征，并且每个特征之间相互独立，便于公式的计算，于是有各特征联合概率等于各特征分别概率的乘积
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
