朴素贝叶斯机器学习方法

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的概率分类方法，其核心思想是通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而对样本进行分类。该方法假设特征之间相互独立，这一假设虽然简单但效果往往不错，因此被称为"朴素"。

主要特点包括：

1. 概率计算：通过贝叶斯公式计算样本属于各类别的概率，选择概率最大的类别作为预测结果

2. 特征独立性假设：假设各特征维度之间相互独立，简化了计算过程

3. 先验概率与后验概率：利用已知的先验概率（如60%的瓜是熟瓜）和条件概率（如瓜熟时瓜蒂脱落的概率）来计算后验概率

4. 平滑处理：为避免零概率问题，通常会采用平滑技术对概率估计进行调整

应用场景示例：

该方法计算效率高，适合处理高维数据，但特征独立性假设在现实中往往不成立，可能影响分类精度。实际应用中常需要配合特征选择和数据预处理来提高性能。