什么是朴素贝叶斯？
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的简单但高效的文本分类算法。它假设所有特征（如词语）之间相互独立，通过计算条件概率来预测文本类别。
核心原理
贝叶斯定理：
$$ P(y|x) = \frac{P(x|y) \cdot P(y)}{P(x)} $$
其中 $ y $ 表示类别，$ x $ 表示文本特征。特征独立性：
假设每个词语对类别之间的依赖是独立的，简化计算复杂度。概率统计：
通过统计训练数据中词语出现的频率，构建分类模型。
应用场景
- 垃圾邮件过滤：识别邮件是否为垃圾邮件。
- 情感分析：判断用户评论的情感倾向（正面/负面）。
- 新闻分类：将新闻文章自动归类到特定主题。
代码示例（Python）
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 示例数据
texts = ["我爱机器学习", "自然语言处理很有趣", "垃圾邮件内容"]
labels = ["正面", "正面", "负面"]
# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
# 构建模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)
# 预测新文本
new_text = ["这个教程太棒了"]
prediction = model.predict(vectorizer.transform(new_text))
print("预测结果:", prediction)
扩展阅读
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总结
朴素贝叶斯以其简单性和高效性成为文本分类的经典方法，尤其适合高维数据（如文本）的处理。尽管其假设特征独立可能在现实中不完全成立，但在实际应用中仍表现出色！ 📈