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机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

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博客的简介（文章目录）

目录

  • 朴素贝叶斯
    • 朴素贝叶斯的介绍
    • 朴素贝叶斯的优点
    • 朴素贝叶斯的缺点
    • 朴素贝叶斯的应用
  • 实战（贝叶斯分类）
    • 莺尾花数据
      • 库函数导入
      • 数据导入和分析
      • 模型训练
      • 模型预测
      • 原理简析
    • 模拟离散数据集

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯的介绍

朴素贝叶斯法 = 贝叶斯定理 + 特征条件独立。

        朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理的概率分类算法。该算法假设特征之间相互独立，即某个特征的存在或缺失与其他特征无关。尽管这种假设在实际中可能并不完全成立，但朴素贝叶斯在许多实际应用中表现出色。朴素贝叶斯分类器根据每个特征的条件概率来计算每个类别的后验概率

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