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机器学习中的朴素贝叶斯(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算法。该算法通过计算给定特征下各个类别的概率,并选择概率最大的类别作为预测结果。朴素贝叶斯算法因其简单、高效且易于实现的特点,在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域得到广泛应用。以下案例将详细讲解朴素贝叶斯算法的原理、应用及其实践过程中的注意事项。