朴素贝叶斯模型（Plain Bayesian Model）是一种统计模型，使用概率来表示模型中所有的不确定性，包括输出的不确定性，也包括模型输入的不确定性(即参数)。贝叶斯理论要求使用后验预测分布来进行预测推断，即预测一个新的、未观察到的数据点的分布。也就是说，返回的是可能点上的分布，而不是一个固定点作为预测。
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朴素贝叶斯模型 (Plain Bayesian Model) 代写
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model，NBM)。
和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。
贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。
朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定:给定目标值时属性之间相互条件独立。
通过以上定理和”朴素”的假定，我们知道:
P( Category | Document) = P ( Document | Category ) * P( Category) / P(Document)
要做任何贝叶斯推断，我们遵循一个4步过程：
- 识别正在处理的观察数据。
- 构造一个概率模型来表示数据(可能性)。
- 在概率模型的参数上指定先验分布(先验)。
- 收集数据并应用贝叶斯规则在可能的参数值上重新分配可信度)。
朴素贝叶斯模型还可以用于其他特殊领域：决策树（decision-making tree），聚类分析（clustering analysis），数据预处理（data pre-processing）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！
