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朴素贝贝叶斯简单案例说明分析

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请简述-1 贝叶斯分类的主要思想-1贝叶斯分类器是贝叶斯定理在独立假设基础上的应用 。朴素 贝叶斯分类是最常用的两种分类算法(决策树分类和朴素 贝叶斯分类)，04 贝叶斯算法-贝叶斯网络01 贝叶斯算法朴素贝叶斯算法 。

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、 朴素 贝叶斯算法(NaiveBayes在介绍朴素 贝叶斯算法之前，我们先来看看关于统计学的一些基础知识:贝叶斯定理需要先验知识作为支撑，而先验知识需要大量的计算和历史数据，所以不可能长期广泛应用 。计算机诞生后才得到真正的重视 。发现很多统计数据是无法客观判断的，而互联网时代的大数据集，加上讲述和计算的能力，为验证这些统计数据提供了便利，也为应用贝叶斯定理创造了条件 。
【朴素贝贝叶斯简单案例说明分析】
通过条件概率的简单变形，我们可以得到贝叶斯公式:贝叶斯公式由先验概率、后验概率和似然估计三部分组成 。其中，后验概率和先验概率*似然估计 。上式中，是先验概率，似然估计，后验概率 。所谓先验概率 ， 就是在事件A发生之前，对事件B发生概率的判断 。后验概率是指我们在事件a发生后对事件B的概率的重新评估 。

3、5.5.1 朴素 贝叶斯原理它是一种预测建模算法 。之所以叫朴素 贝叶斯是因为它假设每个输入变量都是独立的 。这个假设在现实生活中根本不满足，但对于大多数复杂问题还是很有效的 。朴素 贝叶斯模型由两类概率组成:1 。每一类的概率p(CJ)；2.每个属性的条件概率P(Ai|Cj) 。比如cj代表男女，比如c0男，c1女 ， Ai代表影响男女预测的因素(身高、体重、鞋码)，比如A0身高、A1体重、A2鞋码 。为了训练-1贝叶斯分类器模型 ， 我们需要先给出训练数据以及这些数据对应的分类 。

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