举例说明朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的简单而强大的分类方法，它的核心思想是“特征之间相互独立”。举个例子，假设我们要通过电子邮件文本判断其是否为垃圾邮件。朴素贝叶斯模型会分析每个词（或特征）在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率。

例如：
1. 特征（词）：'免费', '优惠', '点击链接'
- 如果在训练数据集中，大部分垃圾邮件都包含这些词，那么它们被认为是垃圾邮件的指示特征。
2. 独立假设：朴素贝叶斯假设所有特征都是独立的，即邮件中的每个单词与其他单词无关。这是朴素的部分，实际上这个假设在现实世界中往往不成立，但由于计算简便性，它仍能提供不错的性能。

当我们收到新的邮件时，算法会计算包含的特征在垃圾邮件集合中的条件概率，并乘以每个词的概率。如果最终的邮件被判定为垃圾邮件的概率大于某个阈值，就将其归类为垃圾邮件。