基于朴素贝叶斯邮件分类实战研究

一、背景

 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。由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下表现出较高的准确率，同时算法本身也比较简单。

        朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。

二.贝叶斯算法：

需要了解贝叶斯算法，首先我们需要了解一下先验概率和后验概率；

        1.先验概率：

        通常可以用样例中属于c j 的样例数 | c j | 比上总样例数 | D |来近似， P ( c j ) 代表还没有训练模型之前，根据历史数据 / 经验估算 c j 拥有的初始概率，即先验概率。

 2.后验概率：

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