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机器学习100天，今天讲的是：贝叶斯公式！
好了，上一节介绍完先验概率、后验概率、联合概率、全概率后，我们来看这样一个问题：如果我现在挑到了一个瓜蒂脱落的瓜，则该瓜是好瓜的概率多大？
显然，这是一个计算后验概率的问题，根据我们之前推导的联合概率公式：
全概率公式：
可以求出：
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因为首先根据联合概率公式，得到P(瓜熟|瓜蒂脱落) 等于 P(瓜熟，瓜蒂脱落) 除以 P(瓜蒂脱落)，然后，分子根据联合概率可以写成P(瓜蒂脱落|瓜熟) 乘以 P(瓜熟)。分母根据全概率可以写成P(瓜蒂脱落|瓜熟) 乘以 P(瓜熟) 加文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-402675.html
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基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。 为避开这个障碍，朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classfier）采用了“ 属性条件独立性假设 ”：对已知类别，假设所有属性相互独立。换句话
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理和特征独立性假设的简单但有效的分类算法。它常用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等任务。下面我将详细解释朴素贝叶斯的原理和步骤。 首先，我们需要了解几个重要的概念： 贝叶斯定理（Bayes\\\' theorem）：贝叶斯定理是
1.假设会开车的本科生比例是15%，会开车的研究生比例是23%。若在某大学研究生占学生比例是20%，则会开车的学生是研究生的概率是多少？ A:80% B:16.6% C:23% D:15% 2.下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是（） A:朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，数学基础坚实 B:朴素贝叶斯
贝叶斯分类 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。 先验概率 根据以往经验和分析得到的概率。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。
用于解决分类问题：将连续取值输入映射为离散取值的输出 解决分类问题的依据是数据的属性 利用后验概率选择最佳分类，后验概率通过贝叶斯定理求解 朴素贝叶斯假定所有属性相互独立，基于这一假设将类条件概率转化为属性条件概率的乘积 朴素贝叶斯方法可以使期望风
