机器学习之贝叶斯算法

贝叶斯分类器贝叶斯分类器的特点属性可以离散可以连续数学基础扎实，分类效率稳定对缺失值和噪声不敏感属性如果不相关（独立），效果很好，如果相关效果不低于决策树。原理设样本$\vec{x}=x_1,x_2...x_n$， 标记$y \in Y=\{ c_1, c_2,...,c_k\}$,P(X, Y)是X，Y的组合概率分布。训练集合$T=\{(\vec{x_1},y_1),(\vec{x_2,y_2)