【朴素贝叶斯算法】朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，其核心思想是通过概率计算来预测样本的类别。该算法在实际应用中广泛用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。由于其简单高效、易于实现，成为机器学习入门的经典算法之一。
一、算法原理
朴素贝叶斯的基本假设是“特征之间相互独立”，即每个特征对最终分类结果的影响是独立的。虽然这一假设在现实中并不总是成立，但在许多实际问题中，这种简化仍然能够取得较好的效果。
根据不同的概率分布假设，朴素贝叶斯可以分为以下几种类型：
- 多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）：适用于离散型特征，如文本分类中的词频统计。
- 伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）：适用于二值特征，常用于文本分类中的存在与否判断。
- 高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）：适用于连续型特征，假设每个特征服从正态分布。
二、算法流程
1. 数据准备：收集并预处理训练数据，将数据划分为特征和标签。
2. 计算先验概率：统计每个类别的出现频率。
3. 计算条件概率：根据特征与类别的关系，计算每个特征在不同类别下的概率。
4. 预测新样本：对于新的输入样本，计算其属于各个类别的后验概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。
三、优缺点总结
| 优点 | 缺点 |
| 简单易实现，计算速度快 | 特征独立性假设可能不成立，影响精度 |
| 对小规模数据表现良好 | 对缺失数据敏感，需要合理处理 |
| 可以处理高维数据 | 在特征相关性强时效果较差 |
四、应用场景
| 应用场景 | 说明 |
| 文本分类 | 如新闻分类、情感分析、垃圾邮件识别 |
| 情感分析 | 判断用户评论的情感倾向（正面/负面） |
| 推荐系统 | 基于用户行为预测兴趣类别 |
| 医疗诊断 | 根据症状预测疾病类型 |
五、总结
朴素贝叶斯是一种简单但高效的分类算法，尤其适合处理高维数据和大规模数据集。尽管其“朴素”的假设在某些情况下可能不够准确，但在实际应用中仍表现出良好的性能。掌握该算法有助于理解概率模型的基本思想，并为后续学习更复杂的分类方法打下基础。
