一、朴素贝叶斯算法简介

        朴素贝叶斯算法是一种基础的分类算法，它是在贝叶斯原理的基础上，假定特征与特征之间相互独立。那特征之间相互独立是什么意思呢？简单来说，一个人的性别和国籍这两个特征就是相互独立的，一个人的性别并不会影响这个人的国籍，而一个人的身高就会影响他的穿衣尺寸，他的身高和穿衣尺寸就不是相互独立的。

二、如何理解朴素贝叶斯算法？

        我们在学习朴素贝叶斯算法之前，先回忆一下贝叶斯算法。对于贝叶斯算法，我们应该都学过 ，但大家也基本忘的差不多了，我们先简单回忆一下。

1、贝叶斯原理

        贝叶斯原理是由英国的一位叫贝叶斯的数学家提出来的，那它是用来解决什么问题的呢？

        比如，我们在买西瓜的时候，看见一个大的西瓜，用手拍了一下这个西瓜会发出咚咚咚的声音，并且这个西瓜还特别贵，那我们就觉得这个西瓜应该挺甜的。虽然这个西瓜不一定甜，但这些经验可以帮助我们在一定的概率下找到甜的西瓜。

        这就是贝叶斯原理：当我们在不知道这个事情的实际情况的时候，我们可以根据一些相关的条件来判断这个事物的本质。

        与贝叶斯原理相关的基础概念有以下三个：条件概率、先验概率和后验概率。

        条件概率：事件B在另一事件A发生的条件下发生的概率，记作P(B|A)，在统计学中也称为似然函数。比如，西安在下雨后发生道路堵车的概率。

        先验概率：事件A或事件B根据经验来判断发生的概率，记作P（A）、P（B）。例如：根据经验判断西安发生下雨的概率为P(A)，而根据经验判断西安发生堵车的概率为P（B）。

        后验概率：我们已经看到某个事情发生了，再判断这个事情发生原因的概率 ，即在事件已经发生后，推测其发生的原因。比如P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也叫做A的后验概率。比如，我们知道一个西瓜很甜，而西瓜很甜的原因可能是土壤好，阳光充足等，而这个时候，一个西瓜很甜是因为它的土壤非常好的概率，就是后验概率。

        实际上，贝叶斯原理就是根据先验概率和条件概率，得到后验概率。

2、朴素贝叶斯原理

        朴素贝叶斯就是在贝叶斯的原理上加了一个前提条件：所有的条件对结果都是独立发生作用的，即所有的条件之间都是相互独立的。

        我们先来看朴素贝叶斯公式：

        在该公式中，我们假设A代表西安堵车，B代表西安下雨，P代表事件发生的概率，所以我们可以得到以下几个概率：

        P（A）：西安堵车的概率，也就是事件A发生的概率；

        P（B）：西安下雨的概率，也就是事件B发生的概率；

        P（B|A）：表示西安在堵车的情况下，下雨的概率，也就是在A的情况下，发生B的概率；

        P（A|B）：表示西安在下雨的情况下，发生堵车的概率，也就是在B的情况下，发生A的概率。

        朴素贝叶斯公式就可以理解为：在西安下雨的条件下，求堵车的概率。根据过往的经验，我们可以得到：P(A)=60%，P(B)=30%,P(B|A)=40%,根据公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)=40%*60%/30%=80%，也就是说，在西安下雨的情况下，有80%的可能会发生堵车。

三、朴素贝叶斯的实际应用场景

        在实际应用中，朴素贝叶斯适合应用于文本分类、情感分析、垃圾邮件分类等业务场景，因为这些数据的相互独立性更高。另外，朴素贝叶斯还会和协同过滤一起，使用到推荐系统当中。

四、朴素贝叶斯算法的优缺点

        朴素贝叶斯的优点：算法逻辑简单，因为它的核心是贝叶斯公式，它的实现过程是不需要训练的，算法计算的时候对资源也占用比较少。

        朴素贝叶斯的缺点：朴素贝叶斯有一个假设前提，就是各个条件之间相互独立，互不影响。这让它的使用非常有局限性，只有在条件非常少，并且相互独立的情况下，朴素贝叶斯的效果才比较好。而在现实世界中这种情况往往不存在，在面对条件个数比较多，或者条件之间有一些相关性的时候，应用朴素贝叶斯得到的效果就会差很多。