1.樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法，

最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）

2.樸素貝葉斯公式

P(B|A)的意思是在A事件的情況下，發生B事件的概率。

3.樸素貝葉斯模型

a是獨立的特征屬性集合：

??????

用來計算不同的獨立特征的條件概率

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轉載于:https://www.cnblogs.com/davidwang456/p/9804588.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习实战读书笔记--朴素贝叶斯的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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