朴素贝叶斯(naive Bayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布;然后基于此模型,对于给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。

朴素贝叶斯法实现简单,学习与预测的效率都很高,是一种常用的方法。

这里测试集采用李航的统计学方法一书中对应的案列。

具体代码如下:

%% 朴素贝叶斯算法%%%%%%%%%%%%%%%

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