Naive Bayes classification algorithm

资 源 简 介

Naive Bayes classification algorithm

详 情 说 明

在本文中，我们将讨论一种常用的机器学习算法——朴素贝叶斯分类算法。该算法是一种基于贝叶斯定理的分类技术，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。通常，朴素贝叶斯算法的核心思想是假定每个特征之间相互独立，并且每个特征同等重要。然后，算法会根据数据集中的训练样本，计算每个类别的先验概率和每个特征在各个类别中的条件概率。接下来，当我们得到一个新的输入样本时，算法会基于贝叶斯公式计算出每个类别的后验概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。总的来说，朴素贝叶斯算法是一种简单而有效的分类方法，适用于处理大规模数据集和高维特征的情况。