2019-01-16
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朴素贝叶斯概述
朴素贝叶斯
最简单的监督学习分类器，这个分类器模型是建立在每一个类别的特征向量服从正态分布的基础上的（据说不满足独立分布，效果也很好），因此也被称为概率分类器。整个分布函数被假设为一个高斯分布，每一类别一组系数。当给定了训练数据，算法将会估计每一个类别的向量均值和方差矩阵，然后根据这些进行预测。
特点：如果没有很多数据，该模型会比很多复杂的模型获得更好的性能，因为复杂的模型用了太多假设，以致产生欠拟合。
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