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朴素贝叶斯分类器(Python实现+详细源码原理)
1、算法的准备 通过查看sklearn的训练模型函数，fit（X， Y），发现只需要准备两个参数。一个是数据的矩阵，另一个是数据的分类数组。首先就是将以上的文本转化成矩阵。在前一章其实已经讲解过如何将文本转化成矩阵。
2、即：P（B|A）的值 在scikit-learn包中提供了三种常用的朴素贝叶斯算法，下面依次说明：1）高斯朴素贝叶斯：***设属性/特征是服从正态分布的（如下图），主要应用于数值型特征。
3、朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立***设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型（Decision Tree Model）和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。
4、朴素贝叶斯分类器，实际上也是对人们常识做的一个算法的完善。其以一种更为精准的量化来判断分类，使用的方法是后验概率。本文从与决策树的比较出发，介绍先验概率和后验概率的关系，再详细介绍一下朴素贝叶斯算法的流程。
5、为了训练朴素贝叶斯分类器模型，我们需要先给出训练数据，以及这些数据对应的分 类。那么类别概率和条件概率。可从训练数据计算出来。 一旦计算出来，概率模型就可以使用贝叶斯原理对新数据进行预测。
6、朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立***设的贝叶斯定理的简单概率分类器。之所以成为朴素，应该是Naive的直译，意思为简单，朴素，天真。朴素贝叶斯分类是最常用的两大分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。
朴素贝叶斯的理解
朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立***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***设学习输入输出的联合概率分布，然后基于模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率的最大的输出y。
朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立***设的贝叶斯定理的简单概率分类器，之所以成为朴素，应该是Naive的直译，意思为简单，朴素，天真。贝叶斯方法 贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。
换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某***发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 ***设，你的川术公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算用户整体流失的概率（流失用户数/用户总数）。
贝叶斯方法是一个历史悠久，朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是***设各特征之间相互独立。这一***设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。
贝叶斯分类器(2)极大似然估计、MLE与MAP
1、最大似然估计，英文为Maximum Likelihood Estimation，简写为MLE，也叫极大似然估计，是用来估计概率模型参数的一种方法。最大似然估计的思想是使得观测数据（样本）发生概率最大的参数就是最好的参数。
2、贝叶斯估计和MAP挺像的，都是以 最大化后验概率 为目的。区别在于：1）极大似然估计和MAP都是 只返回了的预估值 。2） MAP在计算后验概率的时候，把分母p（X）给忽略了 ，在进行贝叶斯估计的时候则不能忽略。
3、极大似然估计就是***设了一个参数 ，然后根据数据来求出这个 ，而贝叶斯估计的难点在于 需要人为设定，之后再考虑结合MAP（maximum a posterior）方法设定一个 。
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