机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）

机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理

作者：i阿极

作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页

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专栏案例：机器学习
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机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价
机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测
决策树算法分析天气、周末和促销活动对销量的影响
机器学习：线性回归分析女性身高与体重之间的关系
机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维
机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测
机器学习：学习KMeans算法，了解模型创建、使用模型及模型评价
机器学习：基于神经网络对用户评论情感分析预测

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1、前言

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

在这个信息爆炸的时代，如何高效处理数据并利用数据推动决策显得尤为重要，这便是人们通常所说的“数据分析”。与数据分析相伴而生的机器学习（Machine Learning），有些人可能会感到陌生，然而说到战胜了众多人类围棋高手的智能机器人AlphaGo，想必大多数人都有所耳闻。AlphaGo背后的原理支撑就是机器学习，它通过模拟人类的学习行为，不停地分析海量的围棋数据，发现数据背后的规律，从而在已有条件下做出最为理性的决断，这个过程充满了机器美学。

Python是数据分析和机器学习的一把“利刃”，其功能强大且简单易上手。

2、实验原理

贝叶斯分类是机器学习中应用极为广泛的分类算法之一，其产生来自于贝叶斯对于逆概问题的思考，朴素贝叶斯是贝叶斯模型当中最简单的一种。

其算法核心为贝叶斯公式：

P(A)为事件A发生的概率
P(B)为事件B发生的概率
P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率
同理P(B|A)则表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率

如果只看公式，有些小伙伴会无法快