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朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯（naïve Bayes）分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。
设试验E的样本空间为S，A为E的事件，B_1，B_2，⋯，B_n为S的一个划分，且P(A)>0，P(B_i)>0(i=1,2,…,n)，则贝叶斯公式为：
P(B_i)称为先验概率，即分类B_i发生的概率，它和条件概率P(A│B_i)可从样本集中估计得到。通过贝叶斯公式就可以找到使后验概率P(B_i│A)最大的B_i。即A事件发生时，最有可能的分类B_i。
设样本集为S={s_1,s_2,…,s_m}，每个样本s_i=(x_i,y_i)包括一个实例x_i和一个标签y_i。标签y_i有k种取值{y_i^(1),y_i^(2),…,y_i^(k)}。
朴素贝叶斯法首先基于特征条件独立假定,从样本集中学习到先验概率和条件概率，然后基于它们，对给定的测试样本x，利用贝叶斯公式求出使后验概率最大的预测值y。y可看作x所属分类的编号。
特征条件独立假定，是指假定样本的各个特征是相互独立的，互不关联。这个假定显然是不符合实际的，但它可以在大数据量、大特征量的情况下极大简化计算，使得贝叶斯算法实际可行。从实际应用情况来看，朴素贝叶斯分类也取得了不错的效果。
1：多项式朴素贝叶斯分类器
多项式朴素贝叶斯分类器假设条件概率P(A│B_i)服从多项式分布。多次抛硬币实验中，出现指定次数正面（或反面）的概率是二项分布。将二项分布中的两种状态推广到多种状态，就得到了多项式分布。
class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(*, alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)
fit(X, y, sample_weight=None)
predict(X)
predict_proba(X)
其中，alpha称为平滑值，它用来避免在估计条件概率时出现值为0的情况，它的取值大于0，当等于1时，称为Laplace平滑。
当假定特征取值符合0-1分布时，多项式分类器 退化为伯努利朴素贝叶斯分类器，即伯努利朴素分类器中，特征只能取两个值，它在某些场合下比多项式分类器效果更好一些，使用伯努利分类器之前，需要先将非二值的特征转化为二值的特征
部分代码如下 用来预测相亲问题
# 训练样本集
blind_date_X = [ [35, 176, 0, 20000],
[28, 178, 1, 10000],
[26, 172, 0,],
[29, 173, 2, 20000],
[28, 174, 0, 15000] ]
blind_date_y = [ 0, 1, 0, 1, 1 ]
# 测试样本集
test_sample = [ [24, 178, 2, 170],
[27, 176, 0, 25000],
[27, 176, 0, 10000] ]
# 多项式朴素贝叶斯分类器
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
clf = MultinomialNB()
clf.fit(blind_date_X, blind_date_y)
print(clf.predict(test_sample))
2：高斯朴素贝叶斯分类器
当特征值是连续变量的时候，可采用高斯朴素贝叶斯分类器。高斯朴素贝叶斯分类器假设条件概率P(A│B_i)服从参数未知的高斯分布。
代码如下
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf.fit(blind_date_X, blind_date_y)
print(clf.predict(test_sample))
>>> [1 0 1]
print(clf.class_prior_) # 标签的先验概率
>>> [0.4 0.6]
print(clf.class_count_) # 每个标签的样本数量
>>> [2. 3.]
print(clf.theta_) # 高斯模型的期望值
>>> [[3.05000000e+01 1.74000000e+02 0.00000000e+00 2.25000000e+04]
[2.83333333e+01 1.75000000e+02 1.00000000e+00 1.50000000e+04]]
print(clf.sigma_) # 高斯模型的方差
>>> [[2.02760000e+01 4.02600000e+00 2.60000000e-02 6.25000003e+06]
[2.48222222e-01 4.69266667e+00 6.92666667e-01 1.66666667e+07]]
朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，甚至在某些特征相关性较高的情况下都有不错的表现，是一种常用的方法
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