《統計學習方法（李航）》講義 第04章 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯(naive Bayes) 法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布；然後基於此模型，對給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出後驗概率最大的輸出y。樸素貝葉斯法實現簡單，學習與預測的效率都很高，是一種常用的方法。
本章敘述樸素貝葉斯法，包括樸素貝葉斯法的學習與分類、樸素貝葉斯法的參數估計算法。
——黎明傳數
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