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朴素贝叶斯
朴素贝叶斯算法对大规模数据处理的能力。由于朴素贝叶斯算法是基于概率理论的，因此在处理大规模数据集时，它可以有效地利用先验概率和条件概率进行分类，相对于其他一些基于统计学习的算法，具有更强的处理大规模数据的能力。
对特征条件的独立性“***设”上。朴素贝叶斯分类器“***设”每个特征在给定类别时是相互独立的，即特征之间不存在任何关联或依赖关系。通过***用“***设”，朴素贝叶斯分类器可以简化计算，能够提供好的分类效果。
朴素贝叶斯朴素的原因如下：朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，使用概率模型进行分类。它***设每个输入特征是独立的，即特征之间没有相互作用。这一***设在许多实际情况下并不成立，但这种朴素***设使得模型易于理解和实现。
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯(NB)属于生成式模型(即需要计算特征与类的联合概率分布)，计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性***设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。
这个***设是朴素贝叶斯法的基础，因为它使得朴素贝叶斯法在处理大量特征时能够保持高效和简洁。如果这个***设不成立，那么朴素贝叶斯法就不能正确地预测类别，因为它会错误地认为每个特征的贡献是相互独立的。
朴素贝叶斯算法是什么?
1、朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。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***定给定目标值时属性之间相互条件独立。
2、其实朴素贝叶斯属于生成式模型，也就是关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否需要求联合分布，这种算法是一种比较简单的算法，你只需做一堆计数即可。
3、朴素贝叶斯算法，主要用于对相互独立的属性的类变量的分类预测。（各个属性/特征之间完全没有关系，叫做相互独立，事实上这很难存在，但是这个方法依然比较有效。
4、朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一，在垃圾邮件分类等场景展露出了非常优秀的性能。
5、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：是一种基于贝叶斯定理的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：是一种基于相似度的分类算法，常用于图像识别、推荐系统等领域。
朴素贝叶斯算法预测该用户是否该买手机
大家可以看到，朴素贝叶斯算法在进行判断时，每次都要用到历史数据，在求得概率分布的情况下再对新数据预测，这就是生成模型。
为了训练朴素贝叶斯分类器模型，我们需要先给出训练数据，以及这些数据对应的分 类。那么类别概率和条件概率。可从训练数据计算出来。 一旦计算出来，概率模型就可以使用贝叶斯原理对新数据进行预测。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出 x 的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是 / 非”的结果。看看下面的方程式。
如果学习算法利用贝叶斯定理，且给定原因时，***定结果相互独立，那么该学习算法被称为“朴素贝叶斯分类器”。 统计学家乔治·博克斯说的一句很有名的话：“所有的模型都是错的，但有些却有用。
它是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，是因为它 ***设每个输入变量是独立的 。
朴素贝叶斯的推理学习算法
朴素贝叶斯分类所涉及的贝叶斯推理公式是：P(A)*P(B|A) = P(B)*P(A|B)。贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。
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***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。
贝叶斯算法是一种基于概率统计的机器学习算法，它会计算出每种情况发生的概率，然后对其进行分类，贝叶斯算法经常用于文本分类问题和垃圾邮件过滤问题。
朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布P(X，Y)，然后求得后验概率分布P(Y|X)。
在朴素贝叶斯算法中，学习意味着估计 和 。可以用极大似然估计法估计相应的概率。先验概率 的极大似然估计是：其中 即样本中标签 出现的次数在总样本数 中的占比。
（1） 算法逻辑简单，易于实现 （2）分类过程中时空开销小（***设特征相互独立，只会涉及到二维存储）（1）理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。
朴素贝叶斯以及三种常见模型推导
分析上面的式子， = 即标签 在训练集中出现的频数。但是 是一个复杂的n个维度的条件分布，很难计算。
对于这一点，有半朴素贝叶斯之类的算法通过考虑部分关联性适度改进。库有3种算法：GaussianNB、MultinomialNB和BernoulliNB。 这三个类适用的分类场景各不相同，主要根据数据类型来进行模型的选择。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。
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