今日学习打卡,是一个非常简单的模型,朴素贝叶斯法(naive bayes classifier)
总得来说就是贝叶斯 + naive
通过,贝叶斯来计算事件发生概率:
然后,naive就是假设各个因素之间相互独立,互不影响。
在现实生活中,因素经常是有内在联系的。如:是否今天下雨,考虑因素有:气压,湿度,温度。实际上这些因素是有内在联系的,但是模型中假设它们相互独立,所以称为naive。这样,在计算中相当简单,且往往预测结果还算不错的。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/zhoujianjie1988/p/11261476.html
时间: 2024-10-27 00:41:55