这就是贝叶斯定理解决的问题。...朴素贝叶斯
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但是上述模型中存在一个头疼的问题:
P(X_1=x_1,X_2=x_2,\dots,X_n=x_n|Y=C_k)
很难求出,比如有50个特征,每个特征只有2个属性,那么特征排列组合得到的计算量都有...as sns
def plot_boundary(model, axis): # 画边界
x0, x1 = np.meshgrid(
np.linspace(axis[0]...as sns
def plot_boundary(model, axis): # 画边界
x0, x1 = np.meshgrid(
np.linspace(axis[0]...(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='Accent') # 数据点
#cm = pd.crosstab(y_pred, y_test) # 混淆矩阵
#sns.heatmap(