统计学习方法——朴素贝叶斯法、先验几率、后验几率

　　朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个份量之间是相互独立的。因此对于份量之间不独立的分布，若是使用它学习和预测效果就不会很好。机器学习 简化策略 　　它是目标是经过训练数据集学习联合几率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验几率分布以及条件几率分布，分别以下：（但我认为，直接学习$P(X, Y)$就好了，它要画蛇添足算出这两个再乘起

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