sklearn贝叶斯分布理论基础

在机器学习中，贝叶斯定理是一种基本的概率理论，它被用于计算条件概率。贝叶斯定理利用了先验概率和观测数据更新后验概率。

在贝叶斯分类器中，我们将每个类别看作一个随机变量，然后将每个类别的先验概率设定为一个常数。然后，我们将每个特征看作另一个随机变量，并根据类别和特征之间的关系计算条件概率。在贝叶斯分类器中，我们使用贝叶斯定理来计算每个类别的后验概率，并选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。

在sklearn中，贝叶斯分类器可以通过多项式分布或高斯分布来实现。多项式分布适用于文本分类问题，而高斯分布适用于连续值特征的分类问题。在实际应用中，我们通常需要根据数据集的特征选择合适的贝叶斯分类器。