Naïve Bayes Models

贝叶斯模型假设：

为防止概率为零的情况，做拉普拉斯平滑得：

 下面介绍一下朴素贝叶斯模型与多变量伯努利模型的区别：

朴素贝叶斯：

多变量伯努利：

即：

多变量伯努利模型不考虑样本出现的次数，每个特征的取值只有True和False，分别表示“出现”和“没出现”。