朴素贝叶斯分类算法原理 📊 📈
发布时间：2025-03-07 18:46:21来源：
朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率论的分类方法，它广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯之所以称为“朴素”，是因为它假设各个特征之间相互独立，这虽然简化了模型复杂度，但在很多实际问题中仍然能取得较好的效果。
算法的基本原理是通过计算后验概率来预测类别。公式为 P(C|X) = (P(X|C) P(C)) / P(X)，其中C表示类别，X表示特征向量。这个公式来源于贝叶斯定理，通过已知条件的概率来推算结果发生的概率。
为了防止因特征数量庞大而导致的概率乘积接近于零的问题，通常会对概率进行对数转换，并采用拉普拉斯平滑技术来避免零概率的发生。此外，朴素贝叶斯还可以分为三种类型：多项式模型、伯努利模型和高斯模型，分别适用于不同的数据分布情况。
总的来说，朴素贝叶斯算法以其简单高效的特点，在机器学习领域占据了重要的位置。🌈
机器学习 数据科学 统计学
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