发布时间：2022-12-12 15:00
朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）：是一种基于概率理论的分类算法，以贝叶斯理论为理论基础，通过计算样本归属于不同类别的概率来进行分类，是一种经典的分类算法。
贝叶斯理论：基于能获得的最好证据（观察、数据和信息等），来计算型信念度（或者假说、主张、命题）的有效方法。信念度即为对事物的真实性和正确性所具有的信心。
朴素：单纯的、粗糙的，简单粗暴的假设给定目标值是属性之间相互条件独立的
有m个样本，每个样本有n个特征，输出为k个类别，通过样本学习得到先验概率（对于每个分类来讲有多少条记录），通过样本学习得到条件概率（在某一个分类里，存在样本x的概率是多少），通过上述学习结果，可以计算X、Y的联合概率分布
拉普拉斯平滑：分类过程中，有时会碰到零概率问题，即某个带预测样本中的某个属性取值在样本中没有出现过，会导致整个概率的计算结果为0。拉普拉斯平滑通过在分子、分母上加上调整可以很好的解决这类问题。
NB优点：