前言

上1期的文章「10」民主投票法——KNN的秘密中，我们详细探讨了KNN算法是如何作为一种民主制度而存在，并在分类和回归中发挥作用的。这1期我们将跳出传统概率论的频率学派，从一个有趣的角度来看看什么是朴素贝叶斯算法以及这种算法的前世今生。

什么是朴素贝叶斯？

概率基础

在正式介绍贝叶斯之前，先简单介绍下概率的基础知识。概率是某一结果出现的可能性。例如，抛一枚匀质硬币，正面向上的可能性多大？概率值是一个0-1之间的数字，用来衡量一个事件发生可能性的大小。概率值越接近1，事件发生的可能性越大，概率值越接近0，事件越不可能发生。我们日常生活中听到最多的是天气预报中的降水概率。概率的表示方法叫维恩图。下面我们通过维恩图来说明贝叶斯公式中常见的几个概率。

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