1. 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它的基本思想是将待分类项（例如一个邮件）的特征向量与已知类别的特征向量进行比较，选择一类与之最相似的类别作为待分类项所属的类别。与其他机器学习算法相比，朴素贝叶斯算法具有较高的准确性和较快的训练速度。它在文本分类、垃圾邮件过滤等领域得到了广泛应用。

其基本原理是利用贝叶斯定理求解后验概率，即给定一个样本后，计算该样本属于某个类别的概率。在此基础上，通过比较各个类别的概率来确定样本所属的类别。在计算样本所属类别的概率时，朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立，从而简化计算过程。