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Naive Bayes

定义
朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础的多分类分类器。对于给定数据，首先基于特征的条件独立性假设，学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y
sklearn 参数说明

sklearn中实现了三个贝叶斯分类器：naive_bayes.GussianNB (高斯朴素贝叶斯) ,naive_bayes.MultinomialNB(针对多项式模型的朴素贝叶斯分类器),naive_bayes.BernoulliNB(针对多元伯努利模型的朴素贝叶斯分类器)
priors：给定各个类别的先验概率。若为空，则按训练数据的实际情况进行统计。若给定先验概率，则训练过程中不能更改。
使用实例

import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNBX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])
Y=np.array([1,1,1,2,2,2])
clf=GaussianNB(priors=None)
clf.fit(X,Y)
print(clf.predict([[-0.8,-1]]))

其它说明
朴素贝叶斯是生成式学习方法，由训练数据学习联合概率分布，并求得后验概率分布。
朴素贝叶斯在小规模数据上表现很好，适合多分类任务。

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