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朴素贝叶斯基本原理和预测过程
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朴素贝叶斯基本原理和预测过程
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因此,贝叶斯推断可以理解为通过先验概率和调整因子来获得后验概率。其中调整因子是根据事件已经发生的概率推断事件可能发生的概率(通过硬币正面出现的次数来推断硬币均匀的可能性),并与已经发生的先验概率(硬币正面出现的概率)的比值。通过这个比值调整先验概率来获得后验概率。 后验概率=先验概率x调整因子 朴素贝叶斯要求特征相互独立存在 贝叶斯推断即根据先验概率和调整因子来获得后验概率(后验概率=先验概率*调整因子) 调整因子:根据事件已经发生的概率推断事件可能发生的概率,并与已经发生的先验概率的比值
发表于 2019-09-27 18:28:54
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