第十三篇 机器学习(2)-朴素贝叶斯

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，被广泛用于文本分类和其他分类问题。它被称为”朴素”是因为它假设每个特征与其他特征之间都是相互独立的，这是一个较为简化的假设，但在实践中，朴素贝叶斯通常表现得相当好。

在朴素贝叶斯中，我们考虑一个分类问题，其中 A 是类别，而 B 是特征。贝叶斯定理用于计算给定特征的情况下某个类别的概率。我们可以使用训练数据中的频率估计概率，并计算每个类别的概率。然后，给定一个新的特征向量，我们可以使用贝叶斯定理计算每个类别的后验概率，并选择具有最高概率的类别作为预测结果。