本文介绍如何使用Python实现一个简易的朴素贝叶斯分类器(Naive Baves classifier)。
贝叶斯公式
我们先简单回顾一下贝叶斯公式：
其中，我们称P(A)和P(B)为先验概率，P(A|B)和P(B|A)为后验概率。
上诉公式可以直接从条件概率公式推导出。根据条件概率的定义，在事件A发生的条件下事件B发生的概率是：
其中，两边同乘P(A)，可得：
同理，在事件B发生的条件下事件A发生的概率是：
将
用
替换，即可得到贝叶斯公式。
朴素贝叶斯分类器的公式
假设某个体有n项特征，分别为
。现有m个分类，分别为
。贝叶斯分类器就是计算出概率最大的那个分类，也就是求下面这个算式的最大值：
其中，
。
由于
最后
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