朴素贝叶斯分类算法解析及应用 什么是朴素贝叶斯分类算法？ 朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。其核心思想是利用已知类别的数据集，通过学习得到一个分类器，然后用于对新的数据进行分类。朴素贝叶斯分类算法广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。 贝叶斯定理是什么？ 贝叶斯定理是指在已知事件B发生的条件下，事件A发生的概率。即P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)，其中P(A)表示事件A发生的概率，P(B)表示事件B发生的概率，P(B|A)表示