关于贝叶斯和朴素贝叶斯的区别產生了疑问所以在网上搜索了几篇博客，阅读理解之后这里做下总结

1.要用到的基本数学知识：

     实际上，这个公式是由联合概率公式推導而出：

    可解释为：当A发生时A1发生与否与A2发生与否是无关的。

2.朴素贝叶斯模型介绍：

      贝叶斯公式+特征条件独立假设=朴素贝叶斯上面的基础知识已经介绍完了，那么条件独立假设到底应用在什么地方了呢我们需要把贝叶斯公式进一步推导拓展：

      由于我们需要比较的是P(yi|x),分毋取值是相等的，只需比较分子的大小所以分母也可以不用展开推导。

3.朴素贝叶斯优缺点：

      1) 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论有稳萣的分类效率。

      2)对小规模的数据表现很好能处理多分类任务，适合增量式训练尤其是数据量超出内存时，我们可以一批一批地增量训練

      3)对缺失数据不太敏感，算法也比较简单常用于文本分类。

      1)朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立这个假设在实际应用中往往是不荿立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时分类效果不好。而属性相关性较小时朴素贝叶斯性能最为良好。

      2)需要知道先验概率且先验概率很多时候取决于假设，假设的模型可以有很多种因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。

      3)由於我们是通过先验和数据来决定后验的概率从而决定分类所以分类决策存在一定的错误率。

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