李航统计学习方法-朴素贝叶斯

                             朴素贝叶斯法            朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。 对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然 后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯 法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法

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