第7章 贝叶斯分类算法 贝叶斯分类概述 朴素贝叶斯分类 SQL Server 朴素贝叶斯分类 电子商务数据的贝叶斯分类7.1 贝叶斯分类概述 7.1.1 贝叶斯定理 若已知P(C)是关于C的先验概率，P(A)是关于A的先验概率， P(A|C)表示在已知C发生后A的条件概率，如图7.1所示，求P(C|A) 即A发生后C的后验概率。 后验概率的贝叶斯定理如下：7.1.2 贝叶斯信念网络 定义7.1 贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN ）简称贝叶斯网，它是一个概率网络，是一种基于概率推理 的数学模型，解决复杂系统的不确定性和不完整性问题。用 图形表示一组随机变量之间的概率关系。贝叶斯网有两个主 要成分： 一个有向无环图（DAG ）：图中每个节点代表一个随机变量 ，每条有向边表示变量之间的依赖关系。若有一条有向边从 节点X 到节点Y ，那么X 就是Y 的父节点，Y 就是X 的子节点。 一个条件概率表（CPT ）：把各节点和父节点关联起来。在 CPT 中，如果节点X 没有父节点，则表中只包含先验概率 P(X) ；如果节点X 只有一个父节点Y ，则表中包含条件概
