python机器学习之贝叶斯分类

一、贝叶斯分类介绍 贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率,如:一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明:简单贝叶斯分类器(称为基本贝叶斯分类器)在分类性能上与决策树和神经网络都是可比的。在处理大规模数据库时,贝叶斯分类器已表现出较高的分类准确性和运算性能。基本贝叶斯分类器假设一个指定类别中各属性的取值是相互独立的。这一假设也被称为:类别条件独立,它可以帮助有效减少在构造贝叶斯分类器时所需要进行的计算。 二、贝叶斯定理 p(A|B) 条件概率 表示在B发生的前提下,A发生的概率; 基本贝叶斯分类器通常都