朴素贝叶斯原理及实现

1、理论基础 （一） 朴素贝叶斯定理 简单的说：一个样本属于某个类别的几率是：这个类别出现的几率 * 已知这个类别出现的状况下各个属性出现的几率的乘积 根据贝叶斯定理，事件X发生时，类别Ci发生的后验几率为： 而P(X)对于全部的CI都是相等的，且假设X的各个属性之间是独立的（朴素假设），则可得： 即符合X特征变量的类别Ci的后验几率可由上述公式计算出来，而后比较各个Ci的大小，最大的那个类别即最

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