贝叶斯方法

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1、公式

p( Y | X ) = P( X | Y) * P(Y) / P(X)

P(Y,X) = P(Y|X)*P(X) = p(X|Y)*P(Y)

P(Y)：先验概率   P(Y|X)：后验概率   P(Y,X)：联合概率

机器学习中将X看作特征，Y看作类别，即求具有某特征的前提下，求出属于某类别的概率

例子：垃圾邮件识别

判断P(垃圾邮件|具有某特征)是否大于0.5？

训练样本：一万封正常邮件，一万封垃圾邮件

贝叶斯方法

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原文地址：http://www.cnblogs.com/crazybird123/p/7499955.html