机器学习-朴素贝叶斯

01贝叶斯方法01 贝叶斯分类：贝叶斯分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础02 先验概率：根据以往的经验分析得到的概率，我们用P(Y)来代表在没有训练数据前假设Y拥有的初始概率03 后验概率：根据已经发生的事件来分析得到的概率。以P(Y|X)代表假设X成立的情况下观察到Y数据的概率，因为它反映了在看到训练数据X后Y成立的置信度。04 联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。X和Y的联合概率表示为P(X,Y)、P(XY)或者P(X)02朴素贝叶斯原理03朴素贝