2024年6月14日发(作者：)

朴素贝叶斯算法原理解析

1. 介绍

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的

分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。该算法简

单高效，适用于大规模分类问题。

2. 基本原理

朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算后验概率来进行分类。在文本分类中，

给定一个待分类的文本，我们需要计算该文本属于每个类别的概率，并选择概率最

大的类别作为其分类结果。

2.1 贝叶斯定理

贝叶斯定理描述了在已知结果的条件下，通过先验概率和条件概率计算后验概率的

过程。