朴素贝叶斯分类讲解.pptx

简介：
本PPT详细介绍了朴素贝叶斯分类算法的基本原理、数学模型及其应用实例，适合初学者了解和掌握该算法。 朴素贝叶斯分类是一种基于概率论的机器学习方法，在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有着广泛应用。它的核心思想是利用已知类别数据的概率分布来预测未知类别的属性值，其名称中的“朴素”二字强调了该模型对特征之间相互独立性的假设。 理论方面：朴素贝叶斯算法主要基于贝叶斯定理计算目标变量的后验概率，并采用极大似然估计方法确定先验和条件概率。在具体实现时，通常会使用多项式、二项式或高斯分布等不同的形式来适应不同类型的特征数据（如离散型或连续型）。 实例方面：以垃圾邮件过滤为例，训练集由大量已标记为“垃圾”或者“非垃圾”的电子邮件组成；通过统计每个单词出现在这两类样本中的频率并结合贝叶斯公式计算新收到的未分类邮件属于两类的概率值。根据预设阈值或最大概率决定最终类别归属。 综上所述，朴素贝叶斯算法提供了一种简单有效的文本处理方案，在实际应用中能够实现较好的效果。