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机器学习-朴素贝叶斯

时间:2019-08-17 15:38:10      阅读:89      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

介绍:

 

朴素:

因整个形式化过程只做最原始、最简单的假设,换句话说朴素的意思是各个特征属性独立互不影响

优点:

1.数据较少的情况仍然有效,可处理多类别问题

2.朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率

3.对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类

缺点:

1.对于输入数据的准备方式较为敏感

 

机器学习-朴素贝叶斯

原文:https://www.cnblogs.com/Jacon-hunt/p/11367461.html

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