机器学习算法之 贝叶斯分类

一、前期准备 1 先验概率与后验概率 (1) 概念 先验概率：事情还没有发生，要求这件事情发生的可能性的大小。 是根据以往经验和分析得到的概率。 后验概率：事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小。 (2) 举例 先验概率： 骰子,我们都知道概率是1/6,而且无数次重复实验也表明是这个数,这是一种我们人的常识。 明天中午以前的温度分布。合理的方法是将之前的正态分布预期值等

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