朴素贝叶斯分类器简介

简介

简介

朴素贝叶斯概率分类器是最简单的机器学习算法之一，但至今仍在使用。它基于贝叶斯定理，并且存在一整组朴素贝叶斯分类器。它至今仍在使用，因为它仍然快速、准确且可靠，这使得它可以很好地用于自然语言处理和垃圾邮件过滤等。贝叶斯分类器之间存在一个共同原则。那就是每对特征必须彼此独立。

首先，为了更好地理解朴素贝叶斯分类器，我们必须首先了解贝叶斯定理的工作原理。但是，要理解这一点，我们必须首先讨论概率和条件概率。

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什么是概率？

什么是概率？

不确定性涉及在信息不完整的情况下做出决策，这是我们在世界上通常的运作方式。处理不确定性通常使用日常词汇来描述，例如机会、运气和风险。概率是数学的一个领域，它为我们提供了语言和工具来量化事件的不确定性并以原则性的方式推理。例如，我们可以量化社区火灾、地区洪水或产品购买的边际概率。

什么是条件概率？

什么是条件概率？

条件概率允许您评估先前信息如何影响概率。例如，假设 B 已经发生，A 的概率是多少？当您将现有事实纳入计算时，它可以改变结果的可能性表。通常，条件概率问题的问题陈述假设初始事件发生或表明观察者目睹了该事件。

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