朴素贝叶斯 - 贝叶斯估计Python复现： [舟晓南：朴素贝叶斯（Bayes）模型python复现 - 贝叶斯估计；下溢出问题] 在《统计学习方法》一书中，详细说明了后验概率最大化与期望风险最小化之间的关系，深入地说明了后验概率最大化的含义，但其中的推导过程有所省略，这篇文章作为补充说明。 后验概率最大化的含义： 书中提到，朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中，这等价于期望风险最小化

朴素贝叶斯(Naive Bayesian Model) 1、定义： 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。   贝叶斯法事概率论你框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，如何运用这些概率来推测，分类   朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率

一、概述           使用大约十万条的微博评论作为训练数据，数据1表示为积极评论，0表示消极评论，利用pandas、jieba对数据进行前期处理，TFIDF将处理后的数据进行向量化，然后利用支持向量机和朴素贝叶斯对处理后的数据集进行训练。算法实现上利用python的sklearn库进行实现和训练，工具使用juypter notebook实现。         从训练的结果上来看，

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C++ 朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）实现， 西瓜实验数据集 基于周志华老师机器学习 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 标注 学习朴素贝叶斯算法得了解一些基本知识，比如全概率公式和贝叶斯公式。大学基本都学过不在赘述。 数据样本 编号色泽根蒂敲声纹理脐部触感密度含糖率好瓜12221310.6970.46123231310.7440.3