机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）精讲（附代码）

概念

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它被广泛用于分类和文本分析任务。该算法的"朴素"体现在对特征之间的条件独立性的假设，即给定类别，特征之间是相互独立的。尽管这个假设在实际情况中并不总是成立，但这种简化有助于降低计算复杂度，使得朴素贝叶斯成为一个简单而有效的分类算法。

1. 贝叶斯定理： 在贝叶斯定理中，我们通过先验概率和条件概率来计算后验概率。对于分类问题，朴素贝叶斯算法使用这一理论来估计给定某个类别的特征的概率。
   公式表示为：
   [ P ( A ∣ B ) = P ( B ∣ A