【樸素貝葉斯】Part1——樸素貝葉斯基本原理

文章目錄 1. 機率論基本知識回顧 2. 樸素貝葉斯法的學習與分類原理 2.1 基本方法 2.2 後驗機率最大化含義 3. 樸素貝葉斯法的參數估計 3.1 極大似然估計 3.2 貝葉斯估計 1. 機率論基本知識回顧 （1）條件機率：設A，B是兩個事件，且P(A)>0，稱 P ( B ∣ A ) = P ( A B ) P ( A ) P(B|A) = \frac {P(AB)}{P(A)} P(B

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