朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.对于搞机器学习的同学们来说,这是相对简单但效果较好的模型. 朴素贝叶斯方法的理论 设输入为n维特征向量X={x1,x2,...,xn},输出为类标记集合Y={c1,c2,...ck}.朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P(X,Y),其中X是n维,Y是分类标记.有了模型P(X,Y),要预测一个特征向量的分类标记,则分别计算P(X,Y=c1),P(X,Y=c2),...P(X,Y=ck),选择取最大值的p(X,Y=cm),将cm作为X…