朴素贝叶斯（Naïve Bayes）：高效的概率分类算法

1. 朴素贝叶斯简介

朴素贝叶斯（Naïve Bayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类方法，广泛用于文本分类、垃圾邮件检测、情感分析等任务。它假设所有特征之间相互独立，并利用这些特征的概率分布来进行分类。

虽然“朴素”假设可能不完全符合现实情况，但朴素贝叶斯在许多任务中依然表现出较高的准确率，并且计算效率极高，非常适合大规模数据处理。

2. 朴素贝叶斯的基本思想

朴素贝叶斯的核心思想基于贝叶斯定理：

后验概率 ∝ 先验概率 × 似然概率

即，在给定某些特征的情况下，计算样本属于某个类别的概率。由于该方法假设特征之间是条件独立的，因此可以简化计算，提高分类效率。

3. 朴素贝叶斯的常见模型

根据不同的特征分布假设，朴素贝叶斯可以分为以下几种模型：

（1）高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naïve Bayes, GNB）

适用于连续型数据，假设每个特征服从正态（高斯）分布。适用于数值型特征，如医疗诊断中的生理参数分析。

（2）多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naïve Bayes, MNB）

适用于离散型数据，特别适用于文本分类任务。假设每个特征（如词频）服从多项式分布，常用于垃圾邮件分类、新闻分类等任务。

（3）伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naïve Bayes, BNB）

适用于二元数据（0/1型特征），例如文本分类中的词是否出现（而非词频）。在短文本分类任务中，伯努利朴素贝叶斯往往能取得更好的效果。

4. 朴素贝叶斯的优缺点

优点