统计学习方法笔记（四）

朴素贝叶斯法 （naive Bayes） 基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。 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。 朴素贝叶斯法的学习和分类 基本方法 朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P(X,Y)。具体地，学习以下先验概率分布及条件概率分布。 朴素贝叶斯法对条件概率分

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