Я изучаю наивный байесовский классификатор и знаю, что гауссовский наивный байесовский метод - это всего лишь тот, который подходит для непрерывных значений признаков.В гауссовом наивном байесовском методе мы предполагаем, что значения признаков в каждом классе распределены в соответствии с гауссовым распределением.Когда мы вычисляем условную вероятность того, что признак равен некоторому значению v данного класса C, мы используем плотность вероятности. Гауссовский Наивный Байес
.
Почему мы можем использовать плотность вероятности в качестве условной вероятности?