禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!
文章目录
介绍
朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。它的“朴素”假设是特征之间相互独立，即每个特征对于发生的概率是独立的，不考虑特征之间的相互作用。
算法原理：
- 贝叶斯定理：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，该定理描述了给定某些先验知识下事件发生的概率。在分类问题中，我们想要计算的是给定观测数据属于某个类别的概率。
- 特征条件独立性假设：朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立。
- 概率计算：使用贝叶斯定理，我们可以计算后验概率。
- 先验概率