8.机器学习-十大算法之一朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法原理讲解

一·摘要

机器学习中的十大算法之一的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法，是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。其核心原理在于利用贝叶斯定理计算给定数据样本下各类别的后验概率，并选择具有最高后验概率的类别作为该样本的预测类别。朴素贝叶斯算法假设特征之间是相互独立的，这一假设虽然简化了计算，但也可能影响分类的准确性。由于其简单易懂、学习效率高，朴素贝叶斯算法在实际应用中仍然被广泛使用，特别是在文本分类、垃圾邮件过滤等领域取得了显著的效果。

二·个人简介