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轩窗尘清
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2019年7月19日
机器学习实战:基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
摘要: 朴素贝叶斯: 优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题。 缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。适用于标称型数据。 贝叶斯决策理论的核心思想:选择具有最高概率的决策。 实现内容:以在线社区的留言板为例,为了不影响社区的发展,我们要屏蔽侮辱性的言论,所以要构建 一个快速过滤器,如果某条留言
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posted @ 2019-07-19 16:52 轩窗尘清
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