引入

前面学习的内容都是要求分类器直接给出分类结果，今天学习的朴素贝叶斯可以给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。

以垃圾邮件分类为例，一封邮件通过朴素贝叶斯得到的分类结果可能会是如下结果：

没有一个准确猜测，但是会给每个猜测计算概率，最后会选取概率最大的猜测作为结果。

先验概率：在训练模型之前，通过历史数据得到的初始概率；该概率与待测样本无关，独立于样本。

后验概率：反映了在看到数据样本x后cj成立的置信度，即通过样本获得新的信息（既有先验概率资料，也有补充资料），利用贝叶斯公式对先验概率进行修正，而后得到的概率。

后验概率实为一个条件概率，即为已知历史数据和现有数据互不重叠的前提下，在历史数据的条件下，现有数据发生的概率

区别：先验概率只需要简单地计算，没有用到贝叶斯公式；而后验概率的计算，要用到贝叶斯公式，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。

注意：大部分机器学习模型尝试得到后验概率

生成式模型和判别式模型

机器学习可以分为两大视角，分别是生成式模型和判别式模型，本次的朴素贝叶斯是生成式模型的典型代表。

生成式模型是对联合概率P(Di,X)建立函数映射关系。

判别式模型是对条件概率P(Di|X)建立函数映射关系，该模型在学习过程中会生成一个显式决策边界，当待测样本的数据（耦合地包含了决策条件）落入某个边界，则意味着该数据属于这个类别。

举个我能理解的栗子：如何确定一只羊是山羊还是绵羊。

生成式模型：该模型会从训练数据中分别学习出一个山羊模型和一个绵羊模型，然后从待测的

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