朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯算法的优点
朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小的比重。
虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效果，但是在实际的应用场景中，极大地简化了贝叶斯方法的复杂性。
朴素贝叶斯分类常用于文本分类，尤其是对于英文等语言来说，分类效果很好。它常用于垃圾文本过滤、情感预测、推荐系统等。
朴素贝叶斯分类器需要三个流程
第一阶段：准备阶段
在这个阶段我们需要确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，然后由人工对一部分数据进行分类，形成训练样本。
第二阶段：训练阶段
这个阶段就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率。
第三阶段：应用阶段
这个阶段是使用分类器对新数据进行分类。输入是分类器和新数据，输出是新数据的分类结果。
朴素贝叶斯算法的优点
1. 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率；
2. 对大数量训练和查询时具有较高的速度。即使使用超大规模的训练集，针对每个项目通常也只会有相对较少的特征数，并且对项目的训练和分类也仅仅是特征概率的数学运算而已；
3. 对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练（即可以实时的对新增的样本进行训练）；
4. 对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类；
5. 朴素贝叶斯对结果解释容易理解。
整合自：CSDN的LeoShaoQiang、
程序员姜小白、百度百科
编辑：jq
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