朴素贝叶斯是什么?

朴素贝叶斯是一种简单高效的分类算法，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。它通过计算每个类别的概率，选择概率最高的类别作为预测结果。该算法常用于垃圾邮件过滤、文本分类和情感分析等场景。例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件时，它会根据邮件中的关键词出现频率来计算概率。

算法特点

朴素贝叶斯计算速度快，对小规模数据效果较好。它假设特征之间相互独立，这在实际中往往不成立，但简化了计算过程。训练时只需统计每个特征在不同类别下的出现次数即可。例如，在新闻分类中，它会统计“体育”“财经”等类别下词汇的出现频率，快速完成分类。