朴素贝叶斯的思想就是，对于给出的几类，我们分别求出在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。比如我们看到一个黑人，我们可以大概率猜测他是非洲来的，当然他也有可能是来自美洲欧洲。
有x(a1, a2,..., am)这些属性的人，被归为y1的概率，被归为y2的概率，。。。被归为yn的概率。所有的都计算好了之后求出max就是我们归为这个类
如何算出P(y1|x)一直到P(yn|x)是我们要解决的问题，因为分母都相同，所以只需要比较出分子的最大值。 P(x|y1)*P(y1) = P(a1|y1)*P(a2|y1)*....*P(an|y1)*P(y1)
P(a1 = m|y1) = 所有被归为y1类并且a1这个属性是m的 / 所有被归为y1类的个数
其中P(y1) = 被归为y1类的个数/所有实验总个数
【总共有M种outcomes，1 ， 2， 3，....., M，求p1, p2, .... pM
nm = #{i : Xi = m} 所有结果归为这个m类的个数
pm = nm / N = 归为这个类的个数 / 总个数】
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贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类...
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朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这...
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朴素贝叶斯：分类算法。
本文标题：朴素贝叶斯分类
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