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- 1、朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法
在朴素贝叶斯算法中,学习意味着估计 和 。可以用极大似然估计法估计相应的概率。先验概率 的极大似然估计是:其中 即样本中标签 出现的次数在总样本数 中的占比。
朴素贝叶斯算法属于分类算法。发源于古典数学理论,对缺失数据不太敏感,有稳定的分类效率,模型所需估计的参数很少,算法比较简单。
朴素贝叶斯算法(Naive Bayes):是一种基于贝叶斯定理的分类算法,常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN):是一种基于相似度的分类算法,常用于图像识别、推荐系统等领域。
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