写在前面
本次朴素贝叶斯算法是在Vscode+Anaconda(python3)的环境下进行的,环境还未搭建的可以参考下面这篇文章,详细介绍如何搭建环境,同时,本次代码用到的python第三方库,如下:
# Name Version
jieba 0.42.1
numpy 1.13.1
一、原理解析
在正式讲解朴素贝叶斯原理之前,需要先解释几个概念方便后续原理的讲解
概念解释
先验概率和后验概率(条件概率)
以下是引用维基百科中对于先验概率和后验概率的定义
先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现。
后验概率是指通过调查或其它方式获取新的附加信息,利用机器学习: 机器学习 学习记录过程 (gitee.com)