用起來不太樸素的樸素貝葉斯及其Python實現

做爲一個聽起來很是Naive的分類器，Naive Bayes Classifier使用了「屬性條件獨立性假設」，也就是假設全部屬性相互獨立。分類器的目的，是對任一測試樣本 x ,利用貝葉斯定理求出後驗機率最大的輸出類。假設y一共能夠取N個標籤， yc 表明第c類。那麼咱們來看一下貝葉斯定理： python P(yc|x)=P(yc)P(x|yc)P(x) 來直觀理解一下貝葉斯定理，左邊，求的是當咱

>>阅读原文<<