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就大O符号而言，O(N*P)，P表示特征大小是什么类别，如朴素贝叶斯或kNN中所见？

大O符号是用来描述算法的时间复杂度的一种表示方法，表示算法的运行时间与输入规模的增长率之间的关系。在这个问题中，O(N*P)表示算法的时间复杂度与输入规模N和特征大小P成正比。

特征大小P是指在机器学习算法中，用来描述输入数据的特征的维度或者数量。例如，在朴素贝叶斯或kNN算法中，特征大小P可以表示为输入数据的特征向量的维度。

对于O(N*P)的时间复杂度，它的增长率与输入规模N和特征大小P成正比。当N和P增大时，算法的运行时间也会相应增加。这种时间复杂度通常出现在需要对输入数据进行遍历和计算的算法中，例如对每个特征进行计算或者比较的算法。

对于这种时间复杂度的算法，可以通过优化算法的实现或者使用更高效的数据结构来提高算法的性能。例如，可以使用并行计算来加速算法的执行，或者使用更高效的数据结构来减少计算量。

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深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法：详解隐马尔科夫模型

相比之下，如 Logistic 回归那样的判别模型会尝试学习训练样本中的哪些特征最可能对区分类别起作用。朴素贝叶斯模型在给定特征下最大化后验概率而返回最可能的类别： ?...这个式子非常难以计算，因为它涉及到估计所有特征可能的组合。因此，我们可以根据朴素贝叶斯假设放宽各特征的条件。朴素贝叶斯定理假设：「给定一个类别，每一个特征都与其它特征条件独立」。...上式就是我们最终得到的朴素贝叶斯模型，我们根据朴素贝叶斯假设大大地简化了计算。训练朴素贝叶斯的训练主要由计算特征和类别的频率而实现。以下描述的过程需要对每一个类别 y_i 都执行一次计算。...该式需要对每一个类别 y_i 都执行一次计算，因此我们可以选出在这些特征出现的情况下，最可能出现的类别是什么。从朴素贝叶斯到隐马尔科夫模型前面展示的模型预测了在给定观察样本下最可能出现的类别。...要想预测观察序列 x=(x_1, …, x_n) 对应的类别序列 y=(y_1, …, y_n)，可以使用多个朴素贝叶斯模型的累乘而构建一个序列模型： ?

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