贝叶斯分类器

资 源 简 介

贝叶斯分类器

详 情 说 明

贝叶斯分类器是基于概率统计原理的一种机器学习算法，其核心思想是利用贝叶斯定理来计算样本属于某个类别的后验概率。这种分类器特别适合处理文本分类问题，例如垃圾邮件识别、情感分析等场景。

最基本的贝叶斯分类器是朴素贝叶斯，它做出了一个重要的简化假设：所有特征之间相互条件独立。虽然这个假设在现实中往往不成立，但实际应用中表现却出人意料地好。其计算过程主要分为三步：首先计算各个类别的先验概率，然后计算每个特征在不同类别下的条件概率，最后根据贝叶斯公式组合这些概率进行预测。

在实际工程应用中，贝叶斯分类器有几个显著优势：训练速度快、内存占用小、对缺失数据不敏感。但也存在一些局限性，比如无法学习特征间的交互关系。为了提高性能，工程师们发展出了多种变体，如多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯等，分别适用于不同类型的特征数据。