4.3.1有监督学习（六） - 朴素贝叶斯分类（Naive Bayesian Classifier）
简介 贝叶斯分类方法是与有监督学习中的最直观简单的方法。贝叶斯分类器缘起于贝叶斯定理，在定理的基础上发展为了朴素贝叶斯分类法（Naive Bayesian Classification）。朴素贝叶斯分类方法的好处在于简单直接，它通常用于几率推理与决策，即在信息不全的时候，经过观察随机变量，推断不可观察的随机变量。git 一句话解释版本：github 贝叶斯分类是利用几率论做为基础推断不可观测变量的
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