12、朴素贝叶斯算法：原理、应用与实现

朴素贝叶斯算法：原理、应用与实现

1. 朴素贝叶斯算法概述

商业垃圾邮件过滤器的工作原理与我们接下来要介绍的方法类似，只不过在计算频率和可能性表格时，它们会同时考虑更多的单词。朴素贝叶斯算法是一种将贝叶斯定理应用于分类问题的简单方法，虽然它不是唯一使用贝叶斯方法的机器学习算法，但却是最常用的一种。它在文本分类领域取得了巨大成功，一度成为事实上的标准。

1.1 朴素贝叶斯算法的优缺点

优点	缺点
- 简单、快速且非常有效 - 能很好地处理有噪声、缺失的数据以及大量特征 - 训练所需的示例相对较少 - 易于获得预测的估计概率	- 依赖于特征同等重要且相互独立这一常出错的假设 - 对于包含许多数值特征的数据集不太理想 - 估计的概率不如预测的类别可靠

朴素贝叶斯算法之所以被称为“朴素”，是因为它对数据做了一些所谓的“朴素”假设。具体来说，它假设数据集中的所有特征都是同等重要且相互独立的。然而，在大多数实际应用中，这些假设很少成立。例如，在通过监控电子邮件消息来识别垃圾邮件时，某些特征显然比其他特征更重要，邮件发件人可能比邮件文本更能指示是否为垃圾邮件。此外，邮件正文中的单词并非相互独立，某些单词的出现往往意味着其他单词也可能出现，比如包含“Viagra”的邮件很可能也包含“prescription”或“drugs”。

尽管存在这些有问