朴素贝叶斯算法及Python的简单实现

     贝叶斯算法起源于古典数学理论，是一种分类算法的总称。它以贝叶斯定理为基础，假设某待分类的样本知足某种几率分布，而且能够根据已观察到的样本数据对该样本进行几率计算，以得出最优的分类决策。经过计算已观察到的样本数据估计某待分类样本的先验几率，利用贝叶斯公式计算出其后验几率，即该样本属于某一类的几率，选择具备最大后验几率的类做为该样本所属的类。php        先验几率是根据以往经验和分析

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