Naive Bayes
朴素贝叶斯假设特征条件独立，用贝叶斯定理 P(y|x)∝P(y)∏P(x_i|y) 分类，简单高效。
用途
文本分类与高维数据的快速基线分类器。
机制
贝叶斯定理 + 条件独立假设：P(y|x)∝P(y)∏P(x_i|y)。训练估计先验 P(y) 与条件概率 P(x_i|y)。高斯/多项式/伯努利 NB 适配不同数据。
用例
- 文本分类
- 垃圾邮件过滤
- 情感分析
朴素贝叶斯假设特征条件独立，用贝叶斯定理 P(y|x)∝P(y)∏P(x_i|y) 分类，简单高效。
文本分类与高维数据的快速基线分类器。
贝叶斯定理 + 条件独立假设：P(y|x)∝P(y)∏P(x_i|y)。训练估计先验 P(y) 与条件概率 P(x_i|y)。高斯/多项式/伯努利 NB 适配不同数据。