分类算法-Naive贝叶斯算法相信很多同学在高中或者大学都学过贝叶斯 原理，也就是条件 。贝叶斯 原理，贝叶斯分类和简单是有区别的贝叶斯，Naive 贝叶斯量词原理naive贝叶斯量词其实是a 算法人的常识的提高，朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯 贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素贝叶斯朴素朴素朴素朴素朴素朴素朴素朴素朴素朴素朴素朴素朴素朴 。
1、数据挖掘十大经典 算法(1一系列算法科普文章在此发表 。我们在沉浸于工程工作中也可以认识一些常见的算法不仅可以帮助我们拓宽思路，从另一个维度加深对计算机技术的理解 ， 还可以帮助我们了解数据挖掘、大数据、机器学习等一些熟悉和陌生的领域 。
只有熟悉算法才能对复杂的实际问题进行合理的建模，达到最佳的预期效果 。本系列文章的目的是对2006年12月国际权威学术组织Theee数据挖掘国际会议(ICDM)评选出的数据挖掘领域十大经典算法进行解读 。
【贝叶斯算法原理分析,朴素贝叶斯算法原理及实现】
2、 贝叶斯网络,看完这篇我终于理解了(附代码概率图模型是用图来表示变量的概率依赖关系的理论 。结合概率论和图论的知识，用图来表示模型相关变量的联合概率分布 。由图灵奖获得者珀尔开发 。如果用一个词来形容ProbabilisticGraphicalModel，那就是“优雅” 。对于一个实际问题 ， 我们希望能够挖掘隐藏在数据中的知识 。概率图模型构建了这样一个图，用观察节点表示观察数据 ， 用隐藏节点表示潜在知识，用边来描述知识和数据之间的关系 。最后基于这个关系图得到一个概率分布 ， 非常优雅地解决了问题 。
从概率论的角度来看 ， 节点对应随机变量，边对应随机变量的依赖或相关，其中有向边表示单向依赖，无向边表示相互依赖 。概率图模型分为贝叶斯网络和贝叶斯网络 。贝叶斯网络可以用有向图结构表示，马尔可夫网络可以用无向图网络结构表示 。
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