朴素贝叶斯的原理

朴素贝叶斯 前言 一. 模型 二. 策略 三. 算法 四. 求先验概率和条件概率的不同方法 极大似然估计 贝叶斯估计 前言 朴素贝叶斯法(naive bayses)是基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法，属于生成模型。 贝叶斯定理： 条件独立假设：用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的(作用是简化运算)。 一. 模型 通过训练集学习联合概率分布P(X,Y)。不过在此之前需要先学习先验概率和

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