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NaiveBayes/README.md

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+###github不支持Latex，公式显示不了，请查看[博文](http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/48323777)
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 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种简单的分类算法，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。很多教材都从这些案例出发，本文就不重复这些内容了，而把重点放在理论推导（其实很浅显，别被“理论”吓到），三种常用模型及其编码实现（Python）。
 
 如果你对理论推导过程不感兴趣，可以直接逃到三种常用模型及编码实现部分，但我建议你还是看看理论基础部分。
@@ -368,4 +375,4 @@ class GaussianNB(MultinomialNB):
 - [维基百科Sex classification](https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier#Sex_classification)
 - [朴素贝叶斯的三个常用模型：高斯、多项式、伯努利](http://www.letiantian.me/2014-10-12-three-models-of-naive-nayes/)
 - [朴素贝叶斯分类器的应用](http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html)
-- [数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法](http://blog.csdn.net/pongba/article/details/2958094)
+- [数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法](http://blog.csdn.net/pongba/article/details/2958094)