【发布时间】：2017-11-13 10:32:25
【问题描述】：
我了解贝叶斯定理，但不了解分类器中的“高斯”部分是什么。为什么叫“高斯”？
【问题讨论】：
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我投票结束这个问题，因为它不是一个真正的编程问题。
标签： python scikit-learn gaussian naivebayes
【发布时间】：2017-11-13 10:32:25
【问题描述】：
考虑sklearn.naive_bayes.GaussianNB 的设置。 fit 方法采用 x 和 y，并尝试适应它们。它们对应随机变量X和y的实例，y取一些值c ∈ C。因此，我们可以估计 f(X|C = c)。当然，我们对 P(C = c|X) 感兴趣。如果你还记得贝叶斯定理，
P(A | B) = P(B | A)P(A) / P(B),
我们需要 X 的先验分布来进行这种反转。在gaussian naive bayes 中，这被假定为正态分布。
【讨论】：
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值得补充的是，正态分布的另一个术语是高斯分布，因此得名。