<機器學習實戰>讀書筆記--樸素貝葉斯
1.樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法，
最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）
2.樸素貝葉斯公式
P(B|A)的意思是在A事件的情況下，發生B事件的概率。
3.樸素貝葉斯模型
a是獨立的特徵屬性集合：
用來計算不同的獨立特徵的條件概率
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