高斯朴素贝叶斯分类器是什么？

高斯朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设每个特征维度的概率分布是高斯分布。在分类过程中，该算法会根据给定的特征值，计算每个类别的后验概率，并选取具有最大后验概率的类别作为分类结果。

具体来说，在训练阶段，该算法会计算每个类别下每个特征维度的均值和方差，然后将这些统计数据存储起来。在分类阶段，给定一个新的样本，该算法会根据存储的统计数据，计算该样本在每个类别下的概率，并选取具有最大概率的类别作为分类结果。

高斯朴素贝叶斯分类器是一种简单而且有效的分类方法，尤其适用于高维数据。但是它假设各个特征之间是独立的，这在某些情况下可能会导致预测误差。