算法概述：

樸素貝葉斯算法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。對于給定的訓練數據集，首先基于特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布；然后基于此模型，對給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出y。樸素貝葉斯法實現簡單，學習與預測的效率都很高，是一種常用的方法。

假設條件：

各個特征之間獨立，即用公式表示為：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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