sklearn学习笔记——朴素贝叶斯

朴素bayes方法是一组基于bayes定理的有监督学习算法，在给定类变量值的情况下，每对特征之间条件独立的朴素假设。

简要：

朴素贝叶斯就是假设各属性互相独立的方法来获得事件的先验概率

对于离散数据和连续数据，计算概率的方式是不同的

拉普拉斯修正，防止没有出现

记得大学的时候我的概率统计老师经常讲“结果已知，原因未知，就用贝叶斯公式”。

【1】https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/78737393    朴素贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）

【2】https://www.cnblogs.com/taokongcn/p/4122247.html    [监督学习] NB 朴素贝叶斯分类器