朴素贝叶斯分类（学习笔记）

先验概率：通过经验来判断事情发生的概率
后验概率：发生结果后，推测原因的概率
条件概率：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率
似然函数：把概率模型的训练过程理解为求参数估计的过程。

朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。
朴素贝叶斯模型由两种类型的概率组成：
每个类别的概率P(Cj)；
每个属性的条件概率P(Ai|Cj)。

朴素贝叶斯分类最适合的场景是文本分类、情感分类和垃圾邮件识别。
sklearn 机器学习包
sklearn 的全称叫 Scikit-learn，提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。
这三种算法适合应用在不同的场景下，根据特征变量的不同选择不同的算法：
1.高斯朴素贝叶斯：特征变量是连续变量，符合高斯分布，比如说人的身高，物体的长度。
2.多项式朴素贝叶斯：特征变量是离散变量，符合多项分布，在文档分类中特征变量体现在一个单词出现的次数，或者是单词的 TF-IDF 值等。
3.伯努利朴素贝叶斯：特征变量是布尔变量，符合 0/1 分布，在文档分类中特征是单词是否出现。

伯努利朴素贝叶斯是以文件为粒度，如果该单词在某文件中出现了即为 1，否则为 0。
而多项式朴素贝叶斯是以单词为粒度，会计算在某个文件中的具体次数。而高斯朴素贝叶斯适合处理特征变量是连续变量，且符合正态分布（高斯分布）的情况。比如身高、体重这种自然界的现象就比较适合用高斯朴素贝叶斯来处理。而文本分类是使用多项式朴素贝叶斯或者伯努利朴素贝叶斯。

TF-IDF 是一个统计方法，用来评估某个词语对于一个文件集或文档库中的其中一份文件的重要程度。
TF-IDF 实际上是两个词组 Term Frequency 和 Inverse Document Frequency 的总称，两者缩写为 TF 和 IDF，分别代表了词频和逆向文档频率。
词频 TF 计算了一个单词在文档中出现的次数，它认为一个单词的重要性和它在文档中出现的次数呈正比。
逆向文档频率 IDF，是指一个单词在文档中的区分度。它认为一个单词出现在的文档数越少，就越能通过这个单词把该文档和其他文档区分开。IDF 越大就代表该单词的区分度越大。
所以 TF-IDF 实际上是词频 TF 和逆向文档频率 IDF 的乘积。这样我们倾向于找到 TF 和 IDF 取值都高的单词作为区分，即这个单词在一个文档中出现的次数多，同时又很少出现在其他文档中。这样的单词适合用于分类。