朴素贝叶斯分类算法：理论与实现

朴素贝叶斯分类算法是一种常用的机器学习算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，用于处理分类问题。本文将介绍朴素贝叶斯分类算法的理论背景，并提供相应的源代码实现。

1. 贝叶斯定理与条件概率
   在介绍朴素贝叶斯分类算法之前，我们首先来了解一下贝叶斯定理和条件概率的概念。

贝叶斯定理是基于条件概率的一种推理方法，表示为：
P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)
其中，P(A|B)表示在已知事件B发生的条件下事件A发生的概率，P(B|A)表示在已知事件A发生的条件下事件B发生的概率，P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。

条件概率是指在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。如果事件A和事件B相互独立，则有P(A|B) = P(A)和P(B|A) = P(B)。

2. 朴素贝叶斯分类算法原理
   朴素贝叶斯分类算法的核心思想是基于特征条件独立性假设。它假设给定类别C的情况下，特征向量X的各个维度之间是相互独立的。基于这个假设，我们可以将分类问题转化为计算后验概率P(C|X)的问题。

具体地，朴素贝叶斯分类算法的步骤如下：

• 收集训练数据集，包括特征向量X和对应的类别标签C。
• 对于每个类别C，计算先验概率P©。
• 对于给定的特征向量X，计算后验概率P