朴素贝叶斯的那点事儿

在机器学习领域中，朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器（分类又被称为监督式学习，所谓监督式学习即从已知样本数据中的特征信息去推测可能出现的输出以完成分类，反之聚类问题被称为非监督式学习），朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果，所以它被广泛应用于文本分类/垃圾邮件过滤/自然语言处理等场景。 朴素贝叶斯假设了样本的每个特征之间是互相独立、互不影响的，比方说，如果有一个水果是红色的

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