标签：style http color os strong for ar 数据 line
| outlook | temperature | humidity | windy | play | |||||||||
| yes | no | yes | no | yes | no | yes | no | yes | no | ||||
| sunny | 2 | 3 | hot | 2 | 2 | high | 3 | 4 | FALSE | 6 | 2 | 9 | 5 |
| overcast | 4 | 0 | mild | 4 | 2 | normal | 6 | 1 | TRUR | 3 | 3 | ||
| rainy | 3 | 2 | cool | 3 | 1 |
|
|||||||
B1，B2.....BN
首先来看下贝叶斯公式，B条件下A发生的概率，也就是在sunny,cool,high,TRUE等于yes的概率，以及等于no的概率，都计算出来，比较大小，哪个大，结果就是哪个。
P(YES|ALL) = P(ALL|YES)P(YES)/P(ALL) = P(SUNNY|YES)P(COOL|YES)P(HIGH|YES)P(TRUE|YES)P(YES)/P(ALL)
=2/9*3/9*3/9*3/9*9/14/P(ALL)=0.005/P(ALL)
P(NO|ALL) = P(ALL|NO)P(NO)/P(ALL) = P(SUNNY|NO)P(COOL|NO)P(HIGH|NO)P(TRUE|NO)P(NO)/P(ALL)
=3/5*1/5*4/5*3/5*5/14/P(ALL)=0.021/P(ALL)
所以得出是NO的概率大，所以在sunny,cool,high,true的条件下应该不去打球
注意表中有一个数据为0，这意味着在outlook为overcast的情况下，不打球和概率为0，即只要为overcast就一定打球，这违背了朴素贝叶斯的基本假设：输出依赖于所有的属性。
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原文地址：http://blog.csdn.net/simonchi/article/details/38842571
