樸素貝葉斯

樸素貝葉斯是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類算法。對於給定的訓練數據集，首先基於特徵條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分佈；然後基於此模型，對於給定的輸入 x x x，利用貝葉斯定理求出後驗概率最大的輸出 y y y（基於貝葉斯定理使用先驗概率求後驗概率，將最大的後驗概率對應的類別作爲樣本的類別）。 樸素貝葉斯實際上學習到生成數據的機制，所以屬於生成模型，條件獨立假設等於是說用於分類的特徵

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