数据挖掘模型

1.简单贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一简单又实用的分类方法。它采用了监督式的学习方式，因此，在进行分类之前，需事先知道分类的类型，通过训练样本的训练学习，以有效的处理未来要作分类的数据。举例来说，垃圾邮件里出现“点击”“此处”与“取消订阅”这几个字的概率可能各为0.9，但正常邮件里出现这些这些字的概率却只有0.2（1.0为必然出现），把信息中所有文字的概率相乘，再利用贝叶斯统计原则，即可估计出该信息为垃圾邮件的概率。