朴素贝叶斯学习笔记

朴素贝叶斯分类器的前提是贝叶斯原理，因为它的分类思想真的很朴素，就是简单的比较条件概率的大小，所以被称为“朴素”贝叶斯。

首先，介绍一下贝叶斯原理，学习过概率论的对这个公式可能并不陌生，贝叶斯原理是建立在条件概率的基础上的，已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。

已知某条件概率P(A|B),表示在B已经发生的前提下，A发生的概率。也就是已知P(A|B),求P(B|A)。其基本求解公式是： $P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}$ 那么，$P(B|A)=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$ 这是讲的最简单的只有两件事相关的情况下的条件概率计算方法，如果总共有n种情况会发生，计算某一件事的条件概率，即在另外n-1种情况发生的前提下，该事情发生的概率：$P(A_i|)$ 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。

下面不加证明地直接给出贝叶斯定理：