机器学习算法总结4:朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯(naive Bayes)是基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法。该方法是生成方法，即通过数据学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，求出后验概率最大的输出y。
1.模型
联合概率分布：P(X,Y)
先验概率(边缘概率)分布：
条件概率分布：
三者关系：条件概率分布=联合概率分布/先验概率。
条件概率分布有指数级数量参数，通过条件独立假设(用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的)，将朴素贝叶斯法变得简单，但会牺牲一定的分类准确率。
条件独立性假设得到：
2.策略
贝叶斯公式：
朴素贝叶斯法分类时，对给定的输入x，通过学习计算后验概率分布，将后验
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