分類算法之樸素貝葉斯

1、樸素貝葉斯分類算法 樸素貝葉斯（Naive Bayes ,NB）算法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法，該算法是有監督的學習算法，解決的是分類問題，是將一個未知樣本分到幾個預先已知類別的過程。 樸素貝葉斯的思想就是根據某些個先驗概率計算Y變量屬於某個類別的後驗概率，也就是根據先前事件的有關數據估計未來某個事件發生的概率。 2、理解樸素貝葉斯 假設現在有一堆郵件，正常郵件的比例餓是80

>>阅读原文<<