主要介绍了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法,详细分析了朴素贝叶斯分类器的概念、原理、定义、使用方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。 贝叶斯公式： P(A∩B) = P(A)*P(B|A) = P(B)*P(A|B) 变形得： P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 其中