作者：卜孟杨 | 发布日期：2024-07-27 15:36:27
案例三比较简单，不需要自己写公式算法，使用了R自带的naiveBayes函数。代码如下： > library (e1071) > classifier<-naiveBayes(iris[,1:4], iris[,5 ]) # 或写成下面形式，都可以。> classifier<- naiveBayes(Species ~ ., data = iris) #线性回归、逻辑回归、神经网络、集成算法、决策树、SVM支持向量机、随机森林、聚类算法、朴素贝叶斯等十大机器学习算法！(人工智能/深度学习) 展开
贝叶斯定理是一个经典的条件概率定理，其在机器学习中主要用来通过结果推算出原因产生的概率。P(A/B)*P(B)=P(B/A)*P(A) 2.字符串分类案例# 案例：随机输入一个字符串，判定其最可能属于哪个类别资源浏览查阅166次。贝叶斯算法实例——文本分析，具体代码可详见‘学习笔记]机器学习——算法及模型（五）：贝叶斯算法’贝叶斯算法案例更多下载资源
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