朴素贝叶斯十大经典算法讲解

朴素贝叶斯的分类原理蛮，逻辑清晰，上手快，挺适合用来入门概率模型。虽然名字里带个“朴素”，但可别小看它，文本分类、垃圾邮件识别、甚至医疗诊断，它都能上得了场。关键在于它假设特征之间相互独立，这点虽然理想化了点，但换来的是效率高、实现也简单。

贝叶斯算法的核心思想就是拿新证据来修正原来的判断。用大白话说，就是“你原来以为 A 发生的概率是 30%，但有了 B 这条线索后，这个概率得重新估计”。

朴素贝叶斯把这套想法用到了分类任务里。比如在垃圾邮件识别中，它会看你邮件里每个词出现的概率，结合历史数据算出邮件是垃圾邮件的性有多大。

整个流程其实还蛮直白的：先用训练集算出各个类别的先验概率和条件概率，新样本进来后一套公式走完，挑个后验概率最大的类别就搞定了。

如果你用的是 Python，想自己撸个小分类器，sklearn.naive_bayes模块用起来还挺顺手的。不想自己造轮子，也可以直接拿来跑个实验试试效果。

有几个文章我觉得也挺值得一看的：

• 全概率公式和贝叶斯公式：公式讲得清楚，适合打基础
• 如何用贝叶斯公式求后验分布概率：后验概率怎么算，看完就懂
• 贝叶斯概率：基本概念扫一遍也不错
• 用 MATLAB 代码算后验概率矩阵：偏工程一点，适合动手党
• PythonBOPP 贝叶斯概率优化程序：想搞贝叶斯优化的可以瞅一眼

嗯，如果你刚接触机器学习，或者需要一个好用的基线模型，朴素贝叶斯真的还挺香的。尤其在样本量大、特征多但不太相关的场景下，效果还不错。记得别对它的独立性假设太较真就行。