文章目录 前置数学知识 朴素贝叶斯直观理解 后验概率最大化的含义 算法推导 高斯朴素贝叶斯 伯努利朴素贝叶斯 多项式朴素贝叶斯 简述 案例理解 贝叶斯网络 简述 多种类型 代码复现 复现一 复现二(不调库) 复现三 一文详解朴素贝叶斯(Naive Bayes)原理 - 知乎 (zhihu.com) 机器学习–朴素贝叶斯算法原理、方法及代码实现 - 泰初 - 博客园 (cnblogs.com) 原理 朴素贝叶斯 基于贝叶斯定理与条件独立性假设，分类 模型 学习输入与输入的联合分布 算法 后验概率最大 过程 先验分布与条件概率得到后验概率 后验概率最大化含义 等价于期望风险最小化（0-1分布）
本文详细介绍了朴素贝叶斯算法的原理，包括条件概率、贝叶斯公式、高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。通过案例分析和代码复现，解释了如何运用该算法。同时，文章探讨了贝叶斯网络的原理和不同类型，以及在处理相关特征时的优势。此外，还提供了多个机器学习、深度学习和目标检测相关资源的推荐链接。
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