朴素贝叶斯分类的主要思想

朴素贝叶斯分类是一种基于概率统计的分类方法，其主要思想是基于贝叶斯定理，利用训练数据集中的样本特征与类别之间的联合概率分布，来预测未知样本的类别。

具体来说，朴素贝叶斯分类假设样本特征之间相互独立，即特征之间不存在任何关联关系，并且每个特征对于类别的影响是相互独立的。在这个假设下，可以通过训练数据集中的样本特征与类别之间的联合概率分布，求出未知样本属于每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。

朴素贝叶斯分类方法简单、高效，适用于处理大规模高维度数据集，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。