📚朴素贝叶斯算法原理小结💡
发布时间：2025-03-14 01:42:50来源：
朴素贝叶斯算法是一种基于概率论的简单而强大的分类方法 🎯。它以贝叶斯定理为基础，假设特征之间相互独立（这就是“朴素”的由来）。尽管这一假设在现实中往往不成立，但它依然能很好地处理许多实际问题。
核心公式：P(C|X) = P(X|C) P(C) / P(X)，其中P(C|X)表示在给定特征X下类别C的概率，P(X|C)是类别C下特征X的概率，P(C)为先验概率，P(X)为证据概率。通过计算后验概率，模型可以预测样本所属类别 📊。
优点？速度快、易于实现且对小数据集表现良好 🏆。然而，它对输入数据的依赖性较强，若特征间存在强相关性，则可能影响准确性 🚧。
总的来说，朴素贝叶斯适合文本分类、垃圾邮件过滤等场景 📝，是机器学习初学者的理想起点之一 ✨。掌握它，你将解锁更多可能性！🚀
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