R机器学习：朴素贝叶斯算法的理解与实操

贝叶斯算法是分类问题的重要解决方法，简单但是很强大，在文本分类、垃圾邮件识别等高维数据（特征超多的数据集）的机器学习领域有重要应用。基本逻辑就是很多的时候我们很容易知道在不同的因变量的水平上自变量的分布的怎样的，我们要解决的问题是知道了特征的情况然后去预测因变量，其实就是：from P(X|Y), known from the training dataset, to find P(Y|X).朴素贝叶斯算法架起了从from P(X|Y)to find P(Y|X)的桥梁。