机器学习中的不平衡分类方法(part4)--朴素贝叶斯分类器
学习笔记，仅供参考，有错必纠
文章目录
- 朴素贝叶斯分类器
- 贝叶斯理论
- 条件概率和乘法公式
- 全概率公式和贝叶斯公式
- 极大后验假设与极大似然假设
- 事件的独立性
- 朴素贝叶斯分类器
- NBC特征分析
朴素贝叶斯分类器
贝叶斯理论
条件概率和乘法公式
条件概率是在事件B发生的条件下事件A发生的概率(也叫后验概率)，表示为
P ( A ∣ B ) P(A|B)
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