朴素贝叶斯推导

先导说明 我们经常用MLE最大似然来构造模型的目标函数，最大似然的目的是让观测到的数据概率最大，所以最大化的就是训练数据的概率。 而MAP后验是在观测数据之上又加上了先验概率，要让模型符合先验概率。当数据足够多的时候，MAP趋近于MLE。 求极值最容易想到的方法是求导置零。 贝叶斯定理： 也就是联合概率P(A,B)=P(B,A)=P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A) 朴素贝叶斯是生成模型

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