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2024-08-26发布
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12:01
机器学习之高斯朴素贝叶斯原理与实现 在前面两节内容中，我们分别介绍了基于类别特征的Categorical朴素贝叶斯算法和基于特征权重的Multinomial朴素贝叶斯算法，而两者之间的唯一区别就体现在对条件概率的处理上。在接下来的这节内容中，我们将会介绍第3种基于朴素贝叶斯思想的极大化后验概率模型——高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes, GNB）。根据Categorical贝叶斯和Multinomial贝叶斯算法的原理可知，前者只能用于处理类别型取值的特征变量，而后者的初衷也是为了处理包含词频的文本向量表示（尽管从结果上看也适用于类似TFIDF这样的连续型特征）。所谓高斯贝叶斯是指假定样本每个特征维度的条件概率均服从高斯分布，进而再根据贝叶斯公式来计算得到新样本在某个特征分布下其属于各个类别的后验概率，最后通过极大化后验概率来确定样本的所属类别。#跟我一起学机器学习 #机器学习 #朴素贝叶斯 #高斯朴素贝叶斯
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