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机器学习系列(十六)分类之朴素贝叶斯
朴素贝叶斯分类算法的核心是贝叶斯公式：P（class|data）表示给定特征（属性）后数据属于某类（目标）的后验概率；P（class）表示某类的先验概率；P（data|class）表示似然，是指定类别时特征出现的概率；P（data）表示特征或边际似然的先验概率。
在众多机器学习算法中，朴素贝叶斯算法凭借其独特的魅力脱颖而出。它并非直接追求特征与输出的线性关系，而是通过生成模型的视角，揭示特征X与输出Y之间深层次的联合分布，从而进行精准的预测。朴素的力量：基于独立性的智慧 朴素贝叶斯的核心理念在于，通过考虑特征的概率独立性来判断分类。
贝叶斯模型是利用先贝叶斯定理进行计算的一种机器学习模型，并且此处涉及先验概率和后验概率。
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