本文介绍了朴素贝叶斯算法，包括其基于贝叶斯定理和特征条件独立性的原理。文章讨论了三种类型的朴素贝叶斯算法：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，并提供了Python scikit-learn库中的实现示例。适合的数据类型和应用场景也进行了说明。
朴素贝叶斯算法及其不同形式
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）是一种常见的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法之所以称为"朴素"，是因为它假设特征之间相互独立，这在实际应用中并不一定成立，但这种简化使得算法易于理解和实现。
Python中有多种形式的朴素贝叶斯算法可供使用，包括高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）和伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）。下面我将逐个介绍这些形式，并提供相应的源代码示例。
- 高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）
高斯朴素贝叶斯适用于连续型特征，假设每个特征的值服从高斯分布。在Python的scikit-learn库中，可以使用GaussianNB类实现高斯朴素贝叶斯分类器。
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 创建高斯朴素贝叶斯分类器
clf = GaussianNB
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