【转】朴素贝叶斯分类器的应用

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anshi5303

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/zcwvictor-2012/p/3536291.html

本文介绍了朴素贝叶斯分类器的工作原理及其在病人分类、账号分类和性别分类中的应用。通过实例展示了如何利用统计资料计算各类别概率，实现分类决策。即使在特征彼此独立的假设下，朴素贝叶斯分类器依然能取得较好的分类效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者：阮一峰

日期： 2013年12月16日

生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。

本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。

分类法

一、病人分类的例子

让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。

某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。

　　症状　　职业　　　疾病

　　打喷嚏　护士　　　感冒
　　打喷嚏　农夫　　　过敏
　　头痛　　建筑工人　脑震荡
　　头痛　　建筑工人　感冒
　　打喷嚏　教师　　　感冒
　　头痛　　教师　　　脑震荡

现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒

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