朴素贝叶斯.md 825 B


title: 朴素贝叶斯 tags:

  • concept
  • machine-learning
  • bayes
  • joplin type: concept source_type: reconstructed created: 2026-04-22 updated: 2026-04-22 ---

朴素贝叶斯

[!abstract] 朴素贝叶斯是基于贝叶斯公式和条件独立假设构造的概率分类模型。

核心内容

  • 贝叶斯公式
  • 条件独立假设
  • 后验概率分类

判别边界

  • “朴素”指的是对特征独立性的强假设。
  • 它简单高效,但效果依赖该假设是否合理。

来源

  • [[raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/3、分类算法体系.md]]
  • [[raw/Joplin/机器学习/2、统计学习方法/统计学习方法--第04章--朴素贝叶斯.md]]

相关页面

  • [[机器学习分类算法体系]]
  • [[统计学习概率模型]]
  • [[生成模型与判别模型]]