樸素貝葉斯法

    樸素貝葉斯法是基於貝葉斯原理與特徵獨立假設的分類方法。     樸素貝葉斯法通過訓練數據集的學習聯合概率分佈P(X,Y)。 一、樸素貝葉斯算法學習過程：     1.學習先驗概率分佈:,        2.學習條件概率分佈：     3.對給定的新數據x輸入，列出x對應後驗概率公式，使得後驗概率最大化的類作爲x的輸出。直觀理解：在x這個輸入條件下，根據訓練數據集的分佈情況，找出使x最大化後

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