Python 朴素贝叶斯为什么如此“朴素【详细介解】 2020-12-24 15:54:39 爱分享 取消关注 关注 私信 今天爱分享给大家带来朴素贝叶斯为什么如此“朴素【详细介解】,希望能够帮助到大家。 因为它假定所有的特征在数据集中的作用是同样重要和独立的。正如我们所知,这个假设在现实世界中是很不真实的,因此,说朴素贝叶斯真的很“朴素”。 朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model)的朴素(Naive)的含义是”很简单很天真”地假设样本特征彼此独立. 这个假设现实中基本上不存在, 但特征相关性很小的实际情况还是很多的, 所以这个模型仍然能够工作得很好。 相关推荐: 安装pocketsphinx /libsphinxad/ad_openal.c:43:10: fatal error: ‘al.h’ file not found【解决办法】 cannot be saved because the input shapes have not been set【解决办法】 html编程直接引用vue和element-ui的方法【附代码】 监督学习算法常见的有哪些【详细介解】 xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢【详细介解】 判别式模型和生成式模型是什么,常见的有哪些【详细介解】 赞赏 人已赞赏 机器学习