spark的朴素贝叶斯分类原理

1.要理解朴素贝叶斯分类原理就要先了解下什么是贝叶斯公式：
P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B),这个公式就是朴素贝叶斯分类的数学依据

2.spark的朴素贝叶斯分类适用于特征独立性和特征概率分布服从正态分布，例子如下：

职业年龄收入
教师老年高
教师中年低
教师少年低
学生老年低
学生中年高

此时预测下职业是教师，年龄是中年的收入是什么？

P(低 |教师，中年) = P(低，教师，中年)/P(教师，中年)

其中
P（低，教师，中年） = P(教师，中年|低) * P(低) = P（教师|低）* P（中年|低）P(低) = 1/2 1/3* 3/5

P(教师，中年) = P（教师） * P（中年） = 3/5 * 2/5

这样就可以得出P(低 |教师，中年)=5/12

同理可以计算出P(高|教师，中年)的概率。

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