朴素贝叶斯原理详解 📚
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，因其假设特征之间相互独立而得名（❗️）。它广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景，是机器学习入门的经典案例之一。
📘 数学基础
贝叶斯定理公式为：
$$ P(Y|X) = \frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)} $$
- P(Y|X)：在特征X条件下，类别Y的概率
- P(X|Y)：在类别Y条件下，特征X的概率
- P(Y)：类别Y的先验概率
- P(X)：特征X的先验概率
每个特征的独立性假设简化了计算，例如在文本分类中，将文档视为词袋模型（Bag of Words）。
🤖 应用实例
垃圾邮件过滤
通过分析邮件中的关键词，计算其属于垃圾邮件的概率。情感分析
判断文本情感倾向（正面/负面），如社交媒体评论分类。推荐系统
基于用户历史行为的条件概率进行推荐（需结合其他算法优化）。
✅ 优点与局限
| 优点 | 局限 |
|---|---|
| 训练速度快 | 特征相关性忽略可能导致精度下降 |
| 适合高维数据 | 对缺失数据敏感 |
| 无需复杂参数调优 | 依赖特征独立性假设 |
📚 扩展阅读
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