什么是朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单分类算法。它假设特征之间相互独立，这使得计算变得简单高效。垃圾邮件过滤系统使用该方法分析邮件中的关键词，判断是否为垃圾邮件。新闻分类器也依靠它将文章自动归类到体育、科技等不同板块。尽管独立性假设在现实中往往不成立，朴素贝叶斯在许多实际应用中表现良好，处理速度快，内存占用少，适合大规模数据集。

朴素贝叶斯的核心是计算给定条件下某个类别出现的概率。医疗诊断系统利用患者症状数据，计算患某种疾病的可能性。文本情感分析工具通过计算词语组合的情感倾向，判断评论是正面还是负面。推荐系统根据用户历史行为，预测用户可能喜欢的商品。这种方法特别适合高维数据，即使特征数量庞大，也能保持较好的分类效果。