分类算法之朴素贝叶斯

1、朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯（Naive Bayes ,NB）算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，是将一个未知样本分到几个预先已知类别的过程。 朴素贝叶斯的思想就是根据某些个先验概率计算Y变量属于某个类别的后验概率，也就是根据先前事件的有关数据估计未来某个事件发生的概率。 2、理解朴素贝叶斯 假设现在有一堆邮件，正常邮件的比例饿是80

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