机器学习强基计划4-4：详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现)

0 写在前面

机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)

---

1 独依赖假设

在机器学习强基计划4-3：详解朴素贝叶斯分类原理 | 例题分析 | Python实现中我们介绍了朴素贝叶斯之所以“朴素”，是因为其给定了很强的属性独立