概率分布

我对朴素贝叶斯算法有些疑惑，特别是在处理连续型变量时的处理方式。据我所知，朴素贝叶斯算法依据样本数据中变量之间的相互独立性假设，从而对于每个变量都估计一个单独的概率分布。但是当自变量不再是离散型变量，如何处理连续型变量呢？是直接将其离散化，还是采用概率密度函数的...

我想请问一下，在朴素贝叶斯算法中，如何计算类条件概率分布呢？朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯公式的分类算法，在分类之前需要先根据数据集统计每个类别的条件概率分布，即在每个类别下，每个特征所取值的概率。这里的类条件概率分布是指根据这个特征值，该样本属于该类的概率，其...

我正在学习朴素贝叶斯算法，但我对其中涉及到的概率分布不太了解。我想知道在朴素贝叶斯算法中都有哪些概率分布起到了作用，并且这些概率分布在算法中具体起到了什么样的作用。是否有哪位专家能给我讲解一下呢？感谢您的帮助！ ...

我想知道如何用Java实现MCMC算法。我知道MCMC算法是一种基于马尔可夫链的随机抽样方法，可以用来求解各种概率分布的积分或近似值。但是我不太懂如何在Java中实现这种算法。我希望有专业人士能够给我一些指引和建议，让我可以了解MCMC算法的原理，并使用Java编写相关的代码。谢谢！ ...

我在学习机器学习中的朴素贝叶斯算法时，发现它可以在不同的概率分布下进行分类，其中一种是高斯分布。但是我不太理解高斯分布在朴素贝叶斯算法中的具体应用。我想请问一下，高斯分布是如何应用到朴素贝叶斯算法中的分类过程中的？希望对朴素贝叶斯算法有一定了解的老师能够解答一下...

我想了解一下，朴素贝叶斯算法是否可以在不同条件概率分布下进行预测？我在尝试使用该算法进行分类时，发现数据的条件分布并不一致，导致预测结果不太准确。是否有什么解决办法可以使该算法适用于条件分布不同的数据集呢？希望专家能为我解答一下，谢谢！ ...