分類算法之樸素貝葉斯（Naive Bayes）和貝葉斯網絡（Bayesian Networks）

1.概述 你們都知道貝葉斯定理，一個簡單的條件機率求解公式： P(A|B) = P(A^B) / P(B) = P(A)*P(B|A) / P(B) 形式簡單，也容易理解。它的好處在於能夠將條件機率P(A|B)經過公式轉換爲若干已知先驗機率（P(A),P(B)）和條件機率（P(B|A)）的組合，而等式右邊可經過對樣本的統計分析獲得，從而達到求解P(A|B)的目的。 貝葉斯分類方法是基於貝葉斯定理的

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