title: Naive bayes and conditional probability calculation
body: <p>Well here is my situation, I know some probability theory, I know Bayes theorem, etc. But to put it into matlab I'm lost as how to calculate the conditional.</p>
  
  <p>What I'm doing is the classification of the iris data set, this: </p>
  
  <pre><code>    5.1000    3.5000    1.4000    0.2000    1.0000
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      6.2000    3.4000    5.4000    2.3000    3.0000
      5.9000    3.0000    5.1000    1.8000    3.0000
  </code></pre>
  
  <p>Now I know I can get the prior by counting and then dividing by the total:</p>
  
  <pre><code>load('iris.data');
  iris
  classes = iris(:, 5);
  
  %priors by counting
  
  class1 = (classes == 1);
  prior_1 = sum(class1)./length(class1);
  class2 = (classes == 2);
  prior_2  = sum(class2)./length(class2);
  class3 = (classes == 3);
  prior_3 = sum(class3)./length(class3);
  
  %% Now find a way to get the likelihood of the data given the class p(x|c)
  % to apply bayes p(c|x_i) = p(x_i|c)p(c)/p(x_i){p(x_i|c_1)p(c_1) +
  % p(x_i|c_2)p(c_2) + p(x_i|c_3)p(c_3)}
  </code></pre>
  
  <p>But how do I get that likelihood, I feel that it can't be done counting, at least I think. So how do I do it?? Help please, I'm lost completely (: Thanks.</p>