朴素贝叶斯算法综述

朴素贝叶斯（Naive Bayers）是一种基于概率统计的分类方法。 朴素贝叶斯在条件独立假设的基础上，使用贝叶斯定理构建算法，在本文处理领域有广泛的应用。 条件独立假设：用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。 朴素贝叶斯方法实际上学习到的是生成数据的机制。 贝叶斯定理（Bayes theorem）： P ( B i ∣ A ) = P ( B i ) P ( A ∣ B i ) ∑ j

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