关键词：
在介绍朴素贝叶斯分类之前，首先介绍一下大家都比较了解的贝叶斯定理，即已知某条件概率，如何得到两个时间交换后的概率，
也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)？可以通过如下公式求得：
而朴素贝叶斯分类是一种简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性：就文本分类而言，它认为词袋中的两两词之间的关系
是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是相互独立。
朴素贝叶斯分类的正式定义如下：
（1）设
为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。
（2）有类别集合
。
（3）计算
。
（4）如果
，则
。
因此，现在问题的关键就是如何计算第（3）步中的每个条件概率。我们可以按以下步骤计算。
（1）找到一个已知分类的待分类项集合，也就是训练集。
（2）统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即：
（3）如果每个特征属性是条件独立的（或者假设他们之间是相互独立的），则根据贝叶斯定理有如下推导：
因为分母对于所有的类别都是一样的，为常数，因此只要将分子最大化即可。又因为个特征属性是条件独立的，所以有
这就是Scikit-Learn中的公式推导过程的说明。根据上述分析，朴素贝叶斯分类的流程可以表示如下：
第一阶段：训练数据生成训练样本集合：TF-IDF
第二阶段：对每个类别计算
。
第三阶段：对每个特征属性计算所有类别划分的条件概率。
第四阶段：对每个类别计算
。
第五阶段：以
的最大项做为x的所属类别。
常见机器学习算法原理+实践系列6（朴素贝叶斯分类）
朴素贝叶斯NBNativeBayes是一种简单有效的分类算法，贝叶斯定律用这个条件概率公式来表示：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)，其中P(A|B)的意思是，在B发生的前提下，发生A的概率，P(A),P(B)代表现实中发生A以及B的概率，实际上取决于我们输入... 查看详情
第五篇：朴素贝叶斯分类算法原理分析与代码实现
前言 本文介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。词向量 朴素贝叶斯分类算法常常用于文档的分类，而且实践证明效果挺不错的。 ... 查看详情
机器学习——朴素贝叶斯算法
机器学习——朴素贝叶斯算法贝叶斯定理正向概率和逆向概率条件概率与全概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素可能性函数的作用拉普拉斯修正防溢出策略样例解释代码——使用拉普拉斯进行垃圾邮件分类构... 查看详情
361机器学习常见算法
K-近邻算法（KNearestNeighbors）参考：机器学习实战教程（一）：K-近邻算法（史诗级干货长文）决策树算法（DecisionTree）参考：机器学习实战教程（二）：决策树基础篇之让我们从相亲说起参考：机器学习实战教程（三）：决策树... 查看详情
机器学习--贝叶斯分类算法及应用
1.朴素贝叶斯分类算法原理1.1概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性1.2算... 查看详情
朴素贝叶斯算法之鸢尾花特征分类机器学习伯努利分布,多项式分布,高斯分布(代码片段)
一.前言1.1本文原理1.熟悉机器学习之朴素贝叶斯算法2.使用朴素贝叶斯算法解决问题贝叶斯定理是关于随机事件a和B的条件概率（或边际概率）的定理。其中p（a|B）是当B发生时a发生的可能性。朴素贝叶斯算法：对于样本集：其... 查看详情
机器学习11-分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法(代码片段)
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。分类与聚类的区别：是否有已知分类的条件。分类没有，聚类有。监督学习：已知某些类别的情况下，即具有事先... 查看详情
机器学习九大算法---朴素贝叶斯分类器
机器学习九大算法---朴素贝叶斯分类器 搞懂朴素贝叶斯分类算贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类... 查看详情
机器学习强基计划4-3：详解朴素贝叶斯分类原理(附例题+python实现)
...现5.1计算类先验概率5.2计算类后验概率5.3预测0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量... 查看详情
机器学习——11.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。联系：都是对数据进行划分的方法区别：分类就是“贴标签”，在事先已有的类中按这些类的性质来进行划分，要做的就是将每一条记录分别属... 查看详情
机器学习1011.分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别：聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。在分类中，已... 查看详情
实现|朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析(代码片段)
...分析(白宁超2018年9月4日09:03:21)导读：朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一，其在文本分类方面简单易行，且取得不错的分类效果。所以很受欢迎，对于朴素贝叶斯的学习，本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概... 查看详情
分类与监督学习，朴素贝叶斯分类算法
...习：有监督学习是在建立模型之前已经给出训练数据集，机器根据训练数据集训练出模型并对新数据进行预测。无 查看详情
机器学习实战教程：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器(代码片段)
原文链接：Jack-Cui，https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_4_bayes_1.html一、前言朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效... 查看详情
通俗机器学习—朴素贝叶斯(代码片段)
引言机器学习分类中的k近邻法和决策树师确定的分类算法，数据实例最终会被明确划分到某个分类中，本节我们讨论的分类算法将不能完全确定数据实例应该划分到某个分类，或者智能给出数据实例属于给定分类的概率 一... 查看详情
机器学习：详解半朴素贝叶斯分类aode原理(附python实现)(代码片段)
...3.1计算类先验概率3.2计算属性后验概率3.3预测0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树... 查看详情
机器学习——朴素贝叶斯分类器(代码片段)
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在... 查看详情
机器学习笔记——朴素贝叶斯
NaiveBayes朴素贝叶斯网络是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率论和统计知识进行分类。其原理是利用贝叶斯公式根据样本的先验概率来计算其后验概率（即样本属于某一类的概... 查看详情