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贝叶斯分类器及实现前言贝叶斯分类是一类分类算法的总称这类算法均以贝叶斯定理为基础故统称为贝叶斯分类本文由本人学习贝叶斯分类器过程中的笔记再加上使用进行文本分类实战组成贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法对于分类任务来说在所有相关概率都已知的情况下贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记假设由种可能的类别标记是将一个真实标记为的样本误差分类为所产生的损失基于后验概率可获得将样本分类为所产生的期望损失即在样本上的条件风险主要任务是寻找一个判定准则以最小化总体风
贝叶斯分类器及Python实现
0. 前言
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故
统称为贝叶斯分类。本文由本人学习贝叶斯分类器过程中的笔记，再加上
使用Python进行文本分类实战组成。
1. 贝叶斯决策论 （Bayesian decision theory）
贝叶斯决策论是概率
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