机器学习：朴素贝叶斯算法-白红宇

机器学习：朴素贝叶斯算法

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发布时间：2023-04-16

本文共 205 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

1. 朴素贝叶斯算法的基本原理

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法，广泛应用于文本分类领域，如垃圾邮件检测、情感分析等。其核心假设是特征之间的独立性，即假设在给定类别下，所有特征相互独立。尽管这一假设在实际应用中并非总是成立，但朴素贝叶斯算法依然能够取得良好的分类效果。

2. 算法步骤

朴素贝叶斯算法的流程通常包括以下几个关键步骤：

1. 数据准备：收集并准备训练数据，为后续模型训练提供基础支持。

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