贝叶斯分类思想

       Bayes分类器的基本思想是依据类的概率密度、概率，按照某种准则使分类结果从统计上讲是最佳的。换言之，根据类的概率、概率密度将模式空间划分成若干个子空间，在此基础上形成模式分类的判决规划。准则函数不同，所导出的判决规则就不同，分类结果也不同。        朴素贝叶斯分类器的过程如下：      

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