伯努利型朴素贝叶斯模型

伯努利型朴素贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设所有特征都是二元离散变量，即每个特征的取值只有0和1两种情况。该模型的基本思想是计算每个类别下所有特征的概率，并通过贝叶斯公式计算出待分类样本属于每个类别的概率，最后将概率最大的类别作为分类结果。

在伯努利型朴素贝叶斯模型中，首先需要学习训练集中各个类别下各个特征的概率分布，这可以通过统计训练集中各个类别下各个特征取值的频率得到。然后对于一个待分类的样本，可以计算它属于各个类别的条件概率，即该样本在各个类别下各个特征取值的概率乘积。最后选择概率最大的类别作为该样本的分类结果。