關於人工智能相關算法

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方法/步驟1

樸素貝葉斯對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率。

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哪個最大，就認為此待分類屬於哪個類別，樸素貝葉斯分類器假設一個特性與其他特性不相干。

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在變量相互獨立時，根據貝葉斯定力可以得到樸素貝葉斯這個分類方法。舉例如下：

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如果條件是一個水果又紅又圓，止境大約是3英寸，那麼這個蘋果有可能會是蘋果。

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即便這些特性互相依賴，或者依賴於別的特性的存在，樸素貝葉斯分類器還是會假設這些特性分別獨立。

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K最近鄰常用於分類問題，根據一個距離函數，新數據會被分配到它的k個近鄰中最普遍的類別中去。

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相關的距離函數包括歐式距離，曼哈頓距離，眀式距離，漢明距離，KNN可以較好避免樣本的不平衡問題。