贝叶斯算法

与决策树分类和k近邻分类算法不同，贝叶斯分类主要借助概率论的知识来通过比较提供的数据属于每个类型的条件概率, 将他们分别计算出来然后预测具有最大条件概率的那个类别是最后的类别。当然样本越多我们统计的不同类型的特征值分布就越准确，使用此分布进行预测则会更加准确。 贝叶斯准则 朴素贝叶斯分类器中最核心的便是贝叶斯准则，他用如下的公式表示:   此公式表示两个互换的条件概率之间的关系，他们通过联合概率关

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