数据挖掘十大经典算法之——Naive Bayes 算法

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• 数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）
• 1. 数据挖掘十大经典算法之——C4.5 算法
• 2. 数据挖掘十大经典算法之——K-Means 算法
• 3. 数据挖掘十大经典算法之——SVM 算法
• 4. 数据挖掘十大经典算法之——Apriori 算法
• 5. 数据挖掘十大经典算法之——EM 算法
• 6. 数据挖掘十大经典算法之——PageRank 算法
• 7 数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost 算法
• 8. 数据挖掘十大经典算法之——KNN 算法
• 9. 数据挖掘十大经典算法之——Naive Bayes 算法
• 10. 数据挖掘十大经典算法之——CART 算法

简介

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。

在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。