樸素貝葉斯模型

樸素貝葉斯模型（NB）是分類模型中較簡單的一種模型。NB是一種生成式模型，與判別式模型（感知機、SVM）不一樣，它會對數據的產生過程進行建模。我的以爲分類中的NB與信號處理中的馬爾科夫模型有殊途同歸之妙。NB和馬爾科夫都是對一組可能互相相關的特徵之間的關係進行了簡化，不一樣的是NB使用的是不一樣特徵之間的條件獨立假設，而馬爾科夫模型假設某個信號只與它前面的信號相關。學習 這裏介紹最簡單的NB模型，

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