朴素贝叶斯
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了朴素贝叶斯相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1、贝叶斯定理：
2、朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类的正式定义如下：
1、设
为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。
2、有类别集合
。
3、计算
。
4、如果
，则
。
那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做：
1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。
2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即
。
3、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导：
因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：
4、P(x) = P(x1)*P(x2)*P(x3)...
根据上述分析，朴素贝叶斯分类的流程可以由下图表示（暂时不考虑验证）：
以上是关于朴素贝叶斯的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章