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朴素贝叶斯（条件概率）的原理是什么？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年9月10日 💬 0 评论
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是假设各输入特征相互独立、依据贝叶斯定理推算类别后验概率的分类方法，其核心构成包括先验概率P(A)、条件概率P(B|A)与后验概率P(A|B)三要素，解决的是样本有限时快速完成多类别判定的问题，并不解决特征实际相关导致估计失真的问题。

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是假设各输入特征相互独立、依据贝叶斯定理推算类别后验概率的分类方法，其核心构成包括先验概率P(A)、条件概率P(B|A)与后验概率P(A|B)三要素，解决的是样本有限时快速完成多类别判定的问题，并不解决特征实际相关导致估计失真的问题。

P(A)：先验概率，即在B事件发生之前，对A事件概率的一个判断。

P(B|A)：条件概率，事件 B 在另外一个事件 A 已经发生条件下的发生概率。

P(A|B)：后验概率，即在B事件发生之后，对A事件概率的重新评估。

🏷 标签 朴素贝叶斯（条件概率）
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