Day8 单纯贝氏分类器 (Naive Bayes Classifier)

什麽是单纯贝氏分类器?

讲人话就是在有些特徵之间相互独立且不影响的前提下，利用贝式定理算出个别特徵与结果之间的机率关系，以此预测不同特徵落入不同分类的个别机率。

浅谈贝氏定理

贝氏定理(Bayes' theorem)的贝氏就是指贝叶斯（Thomas Bayes），下图为贝叶斯公式，是贝氏定理的核心。

单纯贝氏分类器是属於监督式学习的一种，因为上述提及「特徵之间相互独立且不影响」此假说前提，大大的简化了计算，所以被冠上单纯之名。假设今天我有鸢尾花(iris)的资料，我想将它分成三类，但是我不知道该如何区分，如果运用单纯贝氏分类器的话，可以得出鸢尾花分别属於这三类的机率是多少，再比较出机率高的，就可以分类出来了。