机器学习笔记之朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习笔记之朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
为什么叫朴素贝叶斯？
朴素是指特征条件独立；贝叶斯是指基于贝叶斯定理。
$x=\frac{{-b}\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}$
$p(y=c_k|x)=\dfrac{\prod_{i=1}^{M}p(x^i|y=c_k)p(y=c_k)}{\sum_kp(y=c_k)\prod_{i=1}^{M}P(x^i|y=c_k)}$。。。。（2）
$$
% MathType!MTEF!2!1!+-
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% hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr
% 4rNCHbWexLMBbXgBd9gzLbvyNv2CaeHbl7mZLdGeaGqiVu0Je9sqqr
% pepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq-Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs
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% am4yaiaacYhacaWG4baacaGLOaGaayzkaaGaeyypa0daaa!478E!
\[p\left( {y = c|x} \right) = \]
$$
以上是关于机器学习笔记之朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
无人驾驶中的机器学习-朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)