bayes分类器基本概念

朴素贝叶斯分类器 (Naive Bayes Classifier) 是一个简单而常用的分类器，它是基于贝叶斯定理 (Bayes' Theorem) 和特征条件独立假设 (Naive Assumption) 的分类方法。朴素贝叶斯算法的思路非常简单，即对于给定的数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后对于新的输入实例，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出类别。

具体来说，朴素贝叶斯分类器假设每个特征与其他特征之间是相互独立的，这使得计算条件概率非常简单。基于此假设，我们可以通过训练数据集中每个类别的先验概率和每个特征在每个类别中的条件概率来计算一个新的样本属于每个类别的后验概率，然后选取后验概率最大的类别作为预测的类别。

朴素贝叶斯分类器通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。虽然它的假设可能与实际情况不完全吻合，但在实际应用中表现良好，且计算效率高。