贝叶斯分类算法及其Python实现

贝叶斯分类算法及其Python实现

贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，它的主要思想是利用已知数据集的条件概率来预测未知数据的类别。朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian Model，NBM）是其中的一种应用，它假设不同特征之间相互独立，可以简化计算复杂度，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤和情感分析等领域。

下面是一个简单的Python实现，用于演示朴素贝叶斯分类算法的基本原理。

import math

class NaiveBayes:
    def __init__(self):
        self.vocabSet = set