樸素貝葉斯算法詳解

1. 引言 　　 　　樸素貝葉斯算法（Naive Bayes）是機器學習中常見的基本算法之一，主要用來做分類任務的。它是基於貝葉斯定理與條件獨立性假設的分類方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特徵條件獨立性假設學習輸入/輸出的聯合概率分佈，然後基於此模型，對於給定的輸入 x 利用貝葉斯定理求出後驗概率最大的輸出 y 。 　　 　　基於以上的解釋，我們知道：1. 該算法的理論核心是貝葉斯定理；2.

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