樸素貝葉斯分類器的三個流程：

準(zhǔn)備階段：

在這個階段我們需要確定特征屬性，比如對于通過“身高”為高、“體重”為中等、“鞋碼”為中等，這些特征 預(yù)測性別 問題中，對每個特征屬性進(jìn)行適當(dāng)劃分，然后由人工對一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分類，形成訓(xùn)練樣本。

訓(xùn)練階段:

這個階段就是生成分類器，主要工作是計(jì)算每個類別在訓(xùn)練樣本中的出現(xiàn)頻率及每個特征屬性劃分對每個類別的條件概率。輸入是特征屬性和訓(xùn)練樣本，輸出是分類器。

應(yīng)用階段:

這個階段是使用分類器對新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。輸入是分類器和新數(shù)據(jù)，輸出是新數(shù)據(jù)的分類結(jié)果。

貝葉斯原理概念：

一、先驗(yàn)概率：

通過經(jīng)驗(yàn)來判斷事情發(fā)生的概率 ，比如說“貝葉死”的發(fā)病率是萬分之一，就是先驗(yàn)概率。再比如南方的梅雨季是 6-7 月，就是通過往年的氣候總結(jié)出來的經(jīng)驗(yàn)，這個時(shí)候下雨的概率就比其他時(shí)間高出很多。

二、后驗(yàn)概率：

后驗(yàn)概率就是發(fā)生結(jié)果之后，推測原因的概率。 比如說某人查出來了患有“貝葉死”，那么患病的原因可能是 A、B 或 C。患有“貝葉死”是因?yàn)樵?A 的概率就是后驗(yàn)概率。它是屬于條件概率的一種。

三、條件概率:

事件 A 在另外一個事件 B 已經(jīng)發(fā)生條件下的發(fā)生概率， 表示為 P(A|B)，讀作“在 B 發(fā)生的條件下 A 發(fā)生的概率”。比如原因

總結(jié)

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