朴素贝叶斯，EM，高斯朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayes）是贝叶斯方法的一种常见应用，特别适用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。它基于朴素贝叶斯假设，即特征之间是相互独立的。

在朴素贝叶斯分类中，我们将待分类的实例表示为一组特征向量，然后根据特征向量的先验概率和条件概率来计算后验概率。由于朴素贝叶斯假设的存在，可以简化计算过程并减少所需的训练样本数量。

EM（Expectation-Maximization）是一种迭代算法，用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。EM算法通过迭代的方式，交替进行E步（期望步）和M步（最大化步），以逐步改进对模型参数的估计。

高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）是朴素贝叶斯分类器的一个变种，它假设特征的连续值来自于高斯分布。与传统的朴素贝叶斯分类器不同，高斯朴素贝叶斯考虑了特征之间的相关性，并使用高斯分布来建模特征的概率分布。

高斯朴素贝叶斯在处理连续特征时表现良好，但对于离散特征，需要先进行数据预处理或使用其他变种的朴素贝叶斯分类器，如多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）或伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）等。