加油吶
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朴素贝叶斯

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayes ） 是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

朴素贝叶斯原理

1. 概率公式

朴素贝叶斯_第1张图片

  1. 条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，P(A|B)
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      2. 4 个样本中，有程序员 3、4 共 2 个样本
      3. 则 P(程序员|喜欢) = 2/4 = 0.5
  2. 联合概率：表示多个条件同时成立的概率，P(AB) = P(A) P(B|A)
    特征条件独立性假设：P(AB) = P(A) P(B)
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      1. 数据集中，共有 7 个样本
      2. 职业是程序员有 1、3、4 共 3 个样本，则其概率为：3/7
      3. 在职业是程序员，体型是匀称有 3 共 1 个样本ÿ

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