机器学习:朴素贝叶斯算法对新闻分类

概率基础概率定义:一件事情发生的可能性1、联合概率包含多个条件,且所有条件同时成立的概率记作:P ( A , B ) = P ( A ) P ( B ) P(A, B) = P(A)P(B)P(A,B)=P(A)P(B)2、条件概率事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率记作:P ( A ∣ ...

机器学习:朴素贝叶斯算法对新闻分类

机器学习:朴素贝叶斯算法对新闻分类

概率基础概率定义:一件事情发生的可能性1、联合概率包含多个条件,且所有条件同时成立的概率记作: P(A,B)= P(A)P(B)2、条件概率事件A在另一个事件B已经发生的条件下发生的概率记作: P (A∣B)特性: P (A1 ,A2∣B) = P (A1∣B) P (A2∣B) 注意:此条件概率....

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