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1，有谁有贝叶斯模型的通俗解释

朴素贝叶斯模型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。

有谁有贝叶斯模型的通俗解释

2，朴素贝叶斯 为什么要把先验概率 转换成 后验概率

不属于！决策树算法主要包括id3，c45，cart等算法，生成树形决策树，而朴素贝叶斯是利用贝叶斯定律，根据先验概率求算后验概率。

朴素贝叶斯 为什么要把先验概率 转换成 后验概率

3，如何用朴素贝叶斯模型对数据进行预测

朴素：特征条件独立贝叶斯：基于贝叶斯定理根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是 p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)在这里，x是一个特征向量，将设x维度为M。
train.cvs文件在哪啊。。。为什么用c语言呢？直接用matlab或者其他工具软件直接有函数建模多好啊！

如何用朴素贝叶斯模型对数据进行预测

4，朴素贝叶斯和贝叶斯有什么不同

用这个来编软件 ？ 我给你的提示，也是我现在在做的毕业设计，你用excel来实现你的计算，这个要比软件来的方便，然后你在利用vb和你制作的excel进行交互。 生活中的具体应用不多
朴素贝叶斯是贝叶斯证据独立的表达形式，属于一种特例。实际应用过程中贝叶斯表达式非常复杂，但是我们希望把它拆分成多个朴素贝叶斯来表达，这样能够快速获得后验概率

5，朴素贝叶斯分类效果和knn哪个好

如果缺乏好的对文本自动进行索引及摘要的工具,要从Internet浩瀚的文本中检索有用信息是很困难的。因此,文本分类成为信息检索(InformationRetrieval)的重要组成部分。朴素贝叶斯分类是应用统计理论进行文本分类的有效方法之一。该文结合web文本的特点使用朴素贝叶斯分类器实现了一个web文本分类系统WebCAT,并获得了很好的分类结果
任务占坑

6，朴素贝叶斯分类器和一般的贝叶斯分类器有什么区别

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。以垃圾邮件分类器为例，如果训练样本中一半的垃圾邮件含有“促销伟哥”字样，另一半有“正品劳力士”，则朴素贝叶斯分类器认为，一个垃圾邮件同时含有“伟哥”和“劳力士”的概率是0.25。（只考虑“伟哥”和“劳力士”这两个词） 只要是基於贝叶斯理论的分类器就可以叫贝叶斯分类器，朴素贝叶斯分类器的叫法是因为它是优化过的一种运算性能高的算法（wikipedia 上的英语页只给了朴素贝叶斯分类其的定义）。贝叶斯网络是一种基於贝叶斯理论以 DAG 形式描述全局概率分布的一种统计方法，不属於分类器的一种，主要用於贝叶斯推断。

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