高斯朴素贝叶斯的内在机理

高斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间的关系是高斯分布的。在高斯朴素贝叶斯中，每个类别的特征都被假设为一个高斯分布，因此可以通过计算每个类别的均值和方差来估计高斯分布的参数。当给定一个新的样本时，高斯朴素贝叶斯会计算该样本在每个类别下的概率，并将其分类为具有最高概率的类别。

具体来说，高斯朴素贝叶斯的内在机理可以分为以下几个步骤：
1. 计算每个类别的先验概率，即在没有任何特征信息的情况下，每个类别出现的概率。
2. 对于每个类别，计算每个特征的均值和方差。
3. 对于给定的样本，计算其在每个类别下的条件概率，即假设该样本的特征符合该类别的高斯分布，计算该分布下该样本的概率密度。
4. 根据贝叶斯定理，计算该样本在每个类别下的后验概率，即该样本属于每个类别的概率。
5. 将该样本分类为具有最高后验概率的类别。