朴素贝叶斯（naive Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯

关于朴素贝叶斯算法在本教程中，您将学习Naive Bayes算法，包括它的工作原理以及如何在Python中从头开始实现它。朴素贝叶斯算法是一种直观的方法，它使用属于每个类的每个属性的概率来进行预测。 如果您想要概率性地建模预测建模问题，那么