在人工智能领域，朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种简单却强大的分类算法。它基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立（这也是“朴素”的由来）。尽管这一假设在现实中并不总是成立，但它依然能很好地处理许多实际问题。💡
朴素贝叶斯的核心公式是：
\[ P(C|X) = \frac{P(X|C) \cdot P(C)}{P(X)} \]
其中，\( C \) 是类别，\( X \) 是特征向量。简单来说，它通过计算某个类别 \( C \) 在给定特征 \( X \) 下的概率，从而完成分类任务。例如，在垃圾邮件过滤中，算法会分析邮件内容（如关键词出现频率），判断其是否属于垃圾邮件。📧
该算法的优点在于计算效率高、易于实现，尤其适合处理大规模数据。不过，由于特征独立性假设可能导致误差，因此需要结合具体场景优化模型。🔍
总之，朴素贝叶斯不仅是机器学习的入门利器，也是解决文本分类、情感分析等问题的得力助手！🌟
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