经典算法---朴素贝叶斯分类器头歌

朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的简单但强大的机器学习算法，尤其适用于文本分类和垃圾邮件过滤等场景。它的核心思想是基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，即使它们在实际中可能不是独立的（这就是“朴素”一词的来源）。该算法基于先验概率和条件概率来做出预测。

下面是朴素贝叶斯分类器的基本步骤：
1. **数据准备**：计算每个类别下的先验概率（即在整个数据集中各类别的比例）。
2. **计算条件概率**：对于每个特征，计算其在各个类别下的条件概率，通常是用训练数据中的频率估计。
3. **预测**：对于新的输入实例，计算每个类别后验概率，选择具有最高概率的那个类别作为预测结果。