朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayes ） 是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。在本章节，我们将要学习朴素贝叶斯的相关原理，具体内容如下：

1. 了解贝叶斯公式
2. 掌握 朴素贝叶斯原理
3. 了解拉普拉斯平滑系数的作用

最后, 我们使用朴素贝叶斯算法解决 垃圾邮件分类 问题