朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯是一种简单但功能强大的预测建模算法。
该模型由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算:
每个类的概率。
每个类给定每个x值的条件概率。
一旦计算出概率模型，就可以利用贝叶斯定理对新数据进行预测。
当你的数据是实值时，通常假设高斯分布(钟形曲线)，这样你就可以很容易地估计这些概率。
朴素贝叶斯被称为天真，因为它假设每个输入变量是独立的。这是对真实数据的一个强有力的假设和不现实，然而，该技术在一系列复杂的问题上是非常有效的。
原文：https://www.cnblogs.com/ytxwzqin/p/9053881.html