统计学习方法：朴素贝叶斯方法

基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，朴素贝叶斯的基本假设是条件独立性 4.1 朴素贝叶斯法的学习和分类 4.1.1 基本方法 设输入空间是一个n维向量的集合，输出空间是类标记集合，输入为特征向量x，输出为类标记y，X是定义在输入空间的随机向量，Y是定义在输出空间的随机变量。P(X,Y)是X和Y的联合几率分布。 朴素贝叶斯法经过训练数据集学习联合几率分布。 具体的学习先验几率分布和条件几率分

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