Naive Bayes理论与实践

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简单有效的常用分类算法,典型用途：垃圾邮件分类

假设：给定目标值时属性之间相互条件独立

同样，先验概率的贝叶斯估计是

优点：

1、 无监督学习的一种，实现简单，没有迭代，学习效率高，在大样本量下会有较好的表现.

2、 对分类器的学习情况有着比较简单的解释，可以简单的通过查询学习时计算的一些概率值来了解其分类原理.

缺点：

1、 假设太强——假设特征条件独立，在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用.

#################################Weka###############################

######################R语言##################################

##########klaR包中的NaiveBayes函数，因为该函数较之前者增加了两个功能，一个是可以输入先验概率，另一个是在正态分布基础上增加了核平滑密度函数###################

library(klaR)

data(iris)

mN <- NaiveBayes(Species ~ ., data = iris)

plot(mN)

Naive Bayes理论与实践

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原文地址：http://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/5946541.html