这两天开始学习朴素贝叶斯算法，下面开始写一些自己查阅资料的总结
1、分类问题概述
在介绍朴素贝叶斯算法前，我们先简单了解下分类问题，因为朴素贝叶斯是分类算法中的一种。
定义：给定一个对象X，将其划分到预定义好的某一个类别Yi中
---输入：X
---输出：Y(取值于有限集合{y1,y2,......,yn})
应用：人群，新闻分类，query分类，商品分类，网页分类，垃圾邮件过滤，网页排序
不同类型的分类：
类别数量：
二值分类，Y 的取值只有两种，如:email是否垃圾邮件多值分类，Y的取值只有两个，如：网页分类{政治，经济，军事，体育，............}
类别关系：
水平关系：类别之间无包含关系层级关系：类别形成等级体系
2、朴素贝叶斯简介
这里我们先简单介绍一下贝叶斯算法，贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。
要了解贝叶斯分类，必须了解贝叶斯定理，贝叶斯定理离不开条件概率
条件概率定义：
事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P（A|B），读作“在B条件下A的概率”。
根据文氏图，可以很清楚地看到在事件B发生的情况下，事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B)。
P(A|B)=P(A,B)/P(B)
由此可得P(B|A)=P(A,B)/P(A),所以有：P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A),因此可以得出贝叶斯公式为：
举一个生活中简单的例子，我们经常知道这种情况 ，P(A|B),但是不知道P(B|A).比如：
A: 表示用户收入高
B：表示订购2G流量套餐
P(A|B) 表示订购2G流量套餐的用户收入高的概率，这个可以通过统计的样本算出得到。
但是现在有一个用户收入高（A），他购买2G流量套餐(B)的概率是多少，即P(B|A)，这才是我们关注
下面继续将公式变得更加深入一些，朴素贝叶斯（NaiveBeyesian Classification， NB）分类器
朴素贝叶斯分类的正式定义如下：
1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。
2、有类别集合。
3、计算。
4、如果，则。
那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做：
1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。
2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即。
3、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导：
因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：
3、朴素贝叶斯算法例子
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