基本概念
先验概率是指根据过去的经验和分析得到的概率，例如全概率公式，在“因中求效”问题中，常以“因”的形式出现。后验概率是指“求因”问题中获得“结果”信息后重新修正为“因”的概率。条件概率总概率公式贝叶斯定理（贝叶斯公式）
教程
http://www.cnblogs.com/luonet/p/4028990.html 算法杂货店http://kb.cnblogs.com/page/76194/
朴素贝叶斯分类器的应用
http://www.ruanyifeng.com/blog /2013/12/naive_bayes_classifier.html
患者分类账户分类性别分类
维基百科
https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier
关于基于贝叶斯理论的简单分类器：朴素贝叶斯分类器介绍和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
【基于贝叶斯理论的简单分类器：朴素贝叶斯分类器介绍】相关文章：
2.米颠拜石
3.王羲之临池学书
8.郑板桥轶事十则
用户评论
朴素贝叶斯分类听起来很有意思，我想要学一学！
有11位网友表示赞同！
这算法看起来简单易懂，适合入门的人学习。
有10位网友表示赞同！
在处理文本分类问题上效果怎么样？
有6位网友表示赞同！
朴素贝叶斯分类的“朴素”是什么意思呢？
有14位网友表示赞同！
它和其他的分类算法比如KNN相比有什么优势吗？
有13位网友表示赞同！
朴素贝叶斯分类真的可以用在很多地方吗？
有12位网友表示赞同！
对初学者来说，学习朴素贝叶斯分类需要多久时间？
有15位网友表示赞同！
有没有什么好的资料可以用来学习朴素贝叶斯分类？
有13位网友表示赞同！
朴素贝叶斯分类的应用场景还挺多。
有5位网友表示赞同！
这算法听起来很实用！
有14位网友表示赞同！
我之前没听说过这个算法，今天终于知道了!
有14位网友表示赞同！
我想了解一下朴素贝叶斯分类是如何运作的。
有17位网友表示赞同！
这个算法的名字真的很简单，但它背后的原理可能很复杂吧？
有13位网友表示赞同！
学习一下朴素贝叶斯分类可以拓宽我的机器学习知识面。
有11位网友表示赞同！
期待能够更深入地了解这个算法！
有6位网友表示赞同！
真希望能找到一些关于朴素贝叶斯分类的实践案例!
有5位网友表示赞同！
朴素贝叶斯分类在实际应用中遇到的问题是什么？
有14位网友表示赞同！
有哪些工具可以帮助我实现朴素贝叶斯分类？
有20位网友表示赞同！