机器学习（十）分类算法之朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法

贝叶斯定理 首先我们来了解一下贝叶斯定理： 贝叶斯定理是用来做什么的？简单说，概率预测：某个条件下，一件事发生的概率是多大？ 了解一下公式 事件B发生的条件下，事件A发生的概率为： 这里写图片描述 同理可得，事件A发生的条件下，事件B发生的概率为： 很容易推导得到： 假设若P(A)≠0，那么就可以得到用来预测概率的贝叶斯定理了： 这个定理显然是可以推导到多个条件的，比如在2个条件的情况下： 朴素贝

>>阅读原文<<