贝叶斯方法—高斯，多项式，伯努利朴素贝叶斯分类
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贝叶斯分类方法是一种很基本的，也很简单的分类方法，它的基本理论比SVM要简单的多。今天跟大家简单分享下贝叶斯分类方法。所谓朴素，就是朴素的认为特征x1,x2,...,xn互相独立，方便估计。高斯朴素贝叶斯，多项式朴素贝叶斯，伯努利朴素贝叶斯的差别都仅仅是对P（x|w）的估计不同造成的。就因为对P（x|w）的不同估计，使得三种方法分别使用的场景不一样。贝叶斯方法非常简单，我把基本推导写在word里，吸取上次页边距太大导致字体太小的教训。我把页边距缩小了点^^.
下面这张图简明的阐述了贝叶斯分类中对样本概率的估计：
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三种常用的朴素贝叶斯实现算法——高斯朴素贝叶斯伯努利朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯