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    R语言与机器学习(分类算法)朴素贝叶斯算法

    前两个算法都被要求做出一个艰难的决定,给出数据所属分类的明确答案,但往往因为分类特征统计不足,或者分类特征选择有误导致了错误的分类结果,哪怕是训练集也有可能出现不能正确分类的情形。这时,前两种方法都如同现实生活一样是用“少数服从多数”的办法来做出决策。正如帕斯卡指出的:“少数服从多数未必是因为多数人更正义,而是多数人更加强力”,所以为了保证“少数人的权利”,我们要求分类器给出一个最优的猜测结果,同时给出猜测的概率估计值。 贝叶斯统计基础 在说朴素贝叶斯算法之前,还是要说说贝叶斯统计,关于贝叶斯统计,

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