贝叶斯分类器基本知识，贝叶斯分类器准确率

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2.2 贝叶斯方法

机器学习的最终目的就是回归 or 分类，这里二者都可以理解为预测，回归很好理解，分类也可以理解为预测属于某一类的概率是多少。我们把上述贝叶斯公式中的X理解为“具有某特征”，把Y理解成“类别标签”，那么贝叶斯公式就可以表示为：

P(“属于某类”|“具有某特征”)=P(“具有某特征”|“属于某类”)P(“属于某类”)/P(“具有某特征”)。

贝叶斯方法把计算“具有某特征条件下属于某类（就是分类）”的概率转化为需要计算“属于某类条件下具有某特征（分别训练模型）”的概率，属于有监督学习。

原文链接： 朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理+编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器

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