朴素贝叶斯

• 类别: 机器学习
• 标签: 朴素贝叶斯法（Naive Bayes）
• 开发语言: Python 2.7
• 运行平台/操作系统: windows
• 编译工具及环境: Spyder
• GitHub下载地址: https://gitee.com/Three-Poles/Machine-learning

方法描述:

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入 ，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 。

• 依赖库文件：sklearn

  安装方式：在线安装

  二维码：