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朴素贝叶斯分类算法原理分析,基于朴素贝叶斯算法对邮件进行分类

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朴素 贝叶斯在所有机器学习中分类 算法，朴素 贝叶斯和大多数其他/分类算法--2/数据挖掘-朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法，主要用于分析具有独立属性的类变量 。李航统计方法(IV-2 贝叶斯方法是基于贝叶斯定理和特征条件的独立假设分类方法 。

1、 贝叶斯网络,看完这篇我终于理解了(附代码概率图模型是用图来表示变量的概率依赖关系的理论 。结合概率论和图论的知识，用图来表示模型相关变量的联合概率分布 。由图灵奖获得者珀尔开发 。如果用一个词来形容ProbabilisticGraphicalModel，那就是“优雅” 。对于一个实际问题，我们希望能够挖掘隐藏在数据中的知识 。概率图模型构建了这样一个图 ， 用观察节点表示观察数据，用隐藏节点表示潜在知识，用边来描述知识和数据之间的关系 。最后基于这个关系图得到一个概率分布，非常优雅地解决了问题 。

从概率论的角度来看，节点对应随机变量，边对应随机变量的依赖或相关 ， 其中有向边表示单向依赖，无向边表示相互依赖 。概率图模型分为贝叶斯网络和贝叶斯网络 。贝叶斯网络可以用有向图结构表示，马尔可夫网络可以用无向图网络结构表示 。

2、数据挖掘十大经典 算法(1一系列算法科普文章在此发表 。我们在沉浸于工程工作中也可以认识一些常见的算法不仅可以帮助我们拓宽思路 ， 从另一个维度加深对计算机技术的理解，还可以帮助我们了解数据挖掘、大数据、机器学习等一些熟悉和陌生的领域 。

只有熟悉算法才能对复杂的实际问题进行合理的建模，达到最佳的预期效果 。本系列文章的目的是对2006年12月国际权威学术组织Theee数据挖掘国际会议(ICDM)评选出的数据挖掘领域十大经典算法进行解读 。

3、李航统计方法(四【朴素贝叶斯分类算法原理分析,基于朴素贝叶斯算法对邮件进行分类】朴素贝叶斯方法基于贝叶斯定理和特征条件的独立假设分类方法 。训练时，学习输入输出的联合概率分布；分类，利用贝叶斯定理计算后验概率最大的输出 。{c1ck} .输入特征向量x和输出类别标签y分别属于这两组 。x是输入空间中的随机变量，y是输出空间中的随机变量 。P(X，Y)是X和Y的联合概率分布 ， 训练数据集由P(X，Y)的独立同构生成 。

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