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1，朴素贝叶斯分类的M估计的意义是什么是如何得到的

朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。 之所以成为朴素，应该是Naive的直译，意思为简单，朴素，天真。 朴素贝叶斯分类是最常用的两大分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。
你说呢...

朴素贝叶斯分类的M估计的意义是什么是如何得到的

2，朴素贝叶斯算法怎么构建情绪指数

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。
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朴素贝叶斯算法怎么构建情绪指数

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，朴素贝叶斯分类算法基于什么假设 如果出现零概率

数据平滑就是用于避免出现0概率的技术，你可以去查一下资料。
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。

5，怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布

对于完全不独立的情况,p(x|y=c)=p(pr1(x)=x1 | y=c)*p(pr2(x)=x2 | pr1(x)=x1,y=c)*.*p(prD(x)=xD | prj(x)=xj,j=0,1,...,D-1,y=c),其中prj(x)表示向量x的第j个坐标（投影分量）——原理上就是选择一个分量为切入点,用递归的思想表示条件关系；至于对于不同数量样本的训练好坏,在不清楚样本具体大小和实际情况之前真不好说,不过就一般而言,如果样本很少,不难发现nauve Bayes的效果应该好些,因为它需要的参数（也就是它的条件概率参数）比较少往往可以用小样本训练出一个有一定效果的决策树,但样本数量大的话可以考虑更多因素（正如大部分情况下我们的属性之间很可能是fully dependent）,这样大样本的full训练效果可能更精确,目前很少见到完全无关的变量；；；计算复杂度建议自己算,因为Bayes决策网络的复杂度不高...
搜一下：怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布

6，如何理解半监督的朴素贝叶斯分类算法

为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的. 现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的设计的,不能满足不同研究的需要. 介绍了用Matlab在BNT软件包基础上建构的贝叶斯分类器实验平台MBNC,阐述了MBNC的系统结构和主要功能,以及在MBNC上建立的朴素贝叶斯分类器NBC,基于互信息和条件互信息测度的树扩展的贝叶斯分类器TANC,基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC. 用来自UCI的标准数据集对MBNC进行测试,实验结果表明基于MBNC所建构的贝叶斯分类器的性能优于国外同类工作的结果,编程量大大小于使用同类的实验软件包,所建立的MBNC实验平台工作正确、有效、稳定. 在MBNC上已经进行贝叶斯分类器的优化和改进实验,以及处理缺失数据等研究工作
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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