朴素贝叶斯算法是一种基于概率论的分类方法，常用于文本分类和垃圾邮件过滤等场景。它的名字中的“朴素”是因为它假设所有特征之间相互独立，这在现实中往往并不成立，但即便如此，朴素贝叶斯模型依然能够提供非常有效的预测结果。🔍
核心思想在于利用贝叶斯定理，结合特征条件独立性假设，来计算后验概率，从而进行分类决策。简单来说，就是通过已知的先验概率和新观测到的数据，来推测最有可能的结果。🎯
例如，在垃圾邮件识别中，算法会分析邮件内容中的关键词，如“免费”、“赢取”等，并基于这些词出现的概率来判断这封邮件是否为垃圾邮件。📢
尽管朴素贝叶斯算法有其局限性，但在处理大量数据时，它的高效性和准确性使其成为机器学习领域中不可或缺的一部分。🚀
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