機器學習-樸素貝葉斯

介紹：

 

樸素：

因整個形式化過程只作最原始、最簡單的假設,換句話說樸素的意思是各個特徵屬性獨立互不影響

優勢：

1.數據較少的狀況仍然有效，可處理多類別問題

2.樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有穩定的分類效率

3.對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單，經常使用於文本分類

缺點：

1.對於輸入數據的準備方式較爲敏感