贝叶斯分类（Bayesian Classifier）是基于贝叶斯定理。贝叶斯分类器是统计分类器。贝叶斯分类器可以预测类成员的概率，比如给定元组属于特定类的概率。贝叶斯定理是以托马斯·贝叶斯命名的。它有两种类型的概率——后验概率[P(H/X)]以及先验概率[P(H)]。其中X是数据元组，H是一些假设。根据贝叶斯定理，P(H/X)= P(X/H)P(H) / P(X)。
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数据挖掘朴素贝叶斯分类器 (Data mining Plain Bayesian Classifier) python 代写
数据挖掘又称数据库中的知识，发现数据挖掘就是从大量的不完全的，有噪声的，模糊的随机的数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的，但是又潜在有用的信息和知识的过程。
朴素贝叶斯并不是一种单一的算法，而是一组共享一个共同假设的分类算法：被分类数据的每个特征都独立于给定类的所有其他特征。
与其他机器学习算法通过多次迭代收敛到某个解决方案不同，朴素贝叶斯只根据条件概率对数据进行分类。朴素贝叶斯有以下优点：训练和预测都非常快，不需要超参数调优。
当决定是否使用朴素贝叶斯时，可以考虑假设是否真的成立(在实践中非常罕见)，以及正在处理的数据是否具有很高的维数。朴素贝叶斯通常用于构造垃圾邮件过滤器，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。例如，我们可以开发一个垃圾邮件过滤器，它将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，这取决于某些单词的出现情况。例如，如果一封电子邮件包含广告这个词，我们就把它归类为垃圾邮件。
数据挖掘朴素贝叶斯分类器还可以用于其他特殊领域：机器学习（machine learning），数据预处理（data pre-processing），支持向量机（support vector machine)）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
