朴素贝叶斯分类器通常比其他更复杂的分类器如支持向量机（SVM）等表现得更优秀 Algorithm for Naive Bayes Classification

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么是朴素贝叶斯分类？

“朴素贝叶斯”（Naive Bayes）分类器是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的概率分类方法。该分类器认为，对于给定的文档（或文本），每个词或者短语都是条件独立的，其发生的概率只取决于这个词或者短语单独出现的可能性。通过考虑各个特征的互相独立特性，朴素贝叶斯分类器能够对文档进行准确地分类。它具备高效、准确、稳定的特点。在实际应用中，朴素贝叶斯分类器通常比其他更复杂的分类器如支持向量机（SVM）等表现得更优秀。
目前，许多数据集都可以用朴素贝叶斯算法进行分类。其中包括了垃圾邮件过滤、文本分类、图像识别、语言模型、生物标记以及股票预测等。

为何要选择朴素贝叶斯分类算法呢？

1.易于理解和实现

朴素贝叶斯分类算法非常容易理解，且实现起来也很方便。它的计算过程较为直观，运算速度快捷。不用担心过分复杂化的公式推导。

2.计算开销小

朴素贝叶斯分类算法不需要进行复杂的训练过程，只需要极少的数据即可获得很好的分类结果。因此，即使处理海量的数据也不会对计算机资源造成太大的压力。

3.适用于各种领域<