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机器学习(五):高斯朴素贝叶斯(基础篇)
机器学习 五 高斯朴素贝叶斯 基础篇 在高斯朴素贝叶斯中 每个特征都是连续的 并且都呈高斯分布 高斯分布又称为正态分布 图画出来以后像一个倒挂的钟 以均值为轴对称 如下图所示 GaussianNB 实现了运用于分类的高斯朴素贝叶斯算法 特征
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机器学习——高斯朴素贝叶斯 Gaussian naive bayes
问 高斯朴素贝叶斯假设离散特征的取值符合高斯分布 答 错误 高斯朴素贝叶斯假设连续特征的取值符合高斯分布 而不是离散特征 对于离散特征 通常使用多项式朴素贝叶斯或伯努利朴素贝叶斯进行分类 在 sklearn 库中 基于贝叶斯定理的算法集中在
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