第四章 朴素贝叶斯(不调库的python实现+《统计学习方法》.pdf评论区免费领取)

目录

1.朴素贝叶斯.

2.朴素贝叶斯算法复现(不调用库).

3.调库实现.

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1.朴素贝叶斯.(以下算法参考《统计学习方法》)

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朴素贝叶斯算法是一种基于概率和统计的分类算法，在某些情况下表现良好，但也有一些限制。以下是朴素贝叶斯算法的优缺点以及适用情况：

优点：

1. 简单且高效：朴素贝叶斯算法具有简单的数学基础，易于理解和实现。它的计算效率高，适用于大规模数据集。

2. 处理高维数据：朴素贝叶斯算法在处理高维数据时表现出色，因为它假设特征之间相互独立，这在高维空间中可能更为接近真实情况。

3. 处理缺失数据：朴素贝叶斯算法能够有效地处理缺失数据，因为它仅依赖于特征之间的条件概率，可以根据其他可用的特征进行推断。

4. 适用于多类问题：朴素贝叶斯算法天然支持多类别分类问题，不需要额外的复杂性调整。

5. 适用于文本分类：由于其在高维稀疏数据上的良好表现，朴素贝叶斯特别适用于文本分类问题，如垃圾邮