朴素贝叶斯是什么?

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单分类算法。它假设特征之间相互独立，计算给定数据属于某个类别的概率。比如垃圾邮件检测、文本分类和情感分析常用这种方法。算法速度快，适合处理高维数据，实际应用中效果不错。

朴素贝叶斯的核心思想是用已知数据预测未知结果。它通过计算条件概率来分类，比如判断一封邮件是否为垃圾邮件。虽然独立性假设有时不成立，但算法依然高效实用，在医疗诊断和推荐系统中也有不少应用。