1、贝叶斯方法

总结：

先验概率：某个事件在自然条件下发生的概率（或者称为自发性的概率）

后延概率：某个事件在特定条件下发生的概率（或者称为当特定条件发生的情况下，某个事件发生的概率）

2、案例 (1)

3、案例（2）

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4、朴素贝叶斯分类算法

5、朴素贝叶斯分类的工作过程 (1)

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6、案例

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7、朴素贝叶斯分类方法的优缺点

8、朴素贝叶斯的特点

朴素贝叶斯适合训练集很小的场景（在小训练集的情况下，高偏差/低方差要比低偏差/高方差具备优势）

在大训练集的场景下，低偏差/高方差表现要优秀与高偏差/低方差