一、概念 朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）是以条件概率为基础的分类器，是一种监督算法，常被用于文本分类和垃圾邮件过滤。贝叶斯理论解决的是逆向概率问题，即通过已经发生的已知的概率来推测未发生的事将会发生的概率。 二、计算 朴素贝叶斯各个事件发生的概率是彼此独立的，即m事件概率P(m)和n事件概率P(n)同时发生的概率为P(...
0、思想： 对于给定的待分类项x，通过学习到的模型计算后验概率分布，即：在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为x所属的类别。后验概率根据贝叶斯定理计算。 关键：为避免贝叶斯定理求解时面临的组合爆炸、样本稀疏问题，引入了条件独立性假设。用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里？ 简单来说：利用贝叶斯定...