Bayes分类

资 源 简 介

Bayes分类

详 情 说 明

Bayes分类是一种基于概率模型的分类方法，核心思想是利用贝叶斯定理计算样本属于某个类别的后验概率。最初常用于二值分类问题，即判断样本属于A类或B类的情况，但通过扩展也能有效处理多级分类任务，比如将邮件分为“重要”“普通”“垃圾”等多个类别。

其关键步骤包括先验概率计算（类别的初始分布）和似然估计（特征在类别下的条件概率）。通过假设特征独立性（朴素贝叶斯）或引入概率图模型（如贝叶斯网络），可以平衡计算复杂度和分类精度。该方法在文本分类、垃圾邮件过滤等场景中表现出高效性，尤其适合特征维度高但数据量适中的场景。