《表1 朴素贝叶斯算法描述》

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朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理实现的一个经典的分类算法。该算法的原理是针对给定的一组数据,假设有n个独立的属性,则先计算训练集中的n个独立属性的联合概率分布,得出学习模型,然后对给定的测试输入x,通过模型学习,即通过贝叶斯定理计算出后验概率分布==│=,较大的输出y对应的类即为x的所属类,以此来完成分类任务。朴素贝叶斯算法描述如表1所示。