Naive Bayes樸素貝葉斯分類算法

概率論是許多機器學習算法的基礎，所以深刻理解概率論對學習機器學習有很大幫助 這裏要說的樸素貝葉斯分類，就是基於概率論的   樸素貝葉斯分類理論基礎： 我們在小學裏就聽老師講過拋硬幣時正面朝上的概率爲0.5，這句話又代表着何含義呢？對於概率的理解往往有兩種不同的方式，其一是所謂的頻率論解釋（Frequentist Interpretation）。這種觀點中，概率代表着某個事件在較長範圍內的出現頻次。

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