机器学习模型—朴素贝叶斯
概率论中的一个关键概念，贝叶斯定理，为称为朴素贝叶斯的概率分类器提供了基础。它是一种简单但功能强大的算法，由于其易于理解、简单且易于实现而越来越受欢迎。朴素贝叶斯算法是分类应用的流行方法，尤其是垃圾邮件过滤和文本分类
什么是朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一系列基于贝叶斯定理的概率机器学习算法，假设特征之间独立。
朴素贝叶斯分类器假设类中某个特征的存在与任何其他特征都不相关。朴素贝叶斯是一种用于二元和多类分类问题的分类算法。
朴素贝叶斯定理
朴素贝叶斯定理是基于贝叶斯定理而来的一种分类方法服务器托管网，它假服务器托管网设特征之间相互独立，从而简化了计算过程。朴素贝叶斯分类器是基于这个假设构建的。
贝叶斯定理表达了在已知先验条件下，根据新的观察结果来更新概率估计的过程。具体而言，对于分类问题，给定一个实例 x 和类别集合 C，贝叶斯定理可以表示为：
P ( C ∣ X ) = P
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