😊 引言

贝叶斯分类器是机器学习领域的重要工具，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。它基于贝叶斯定理，结合概率统计思想，构建高效决策模型。今天，让我们一起探索它的核心原理：贝叶斯决策论、极大似然估计以及两种常见实现——朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯。

📚 贝叶斯决策论

贝叶斯决策论以条件概率为基础，通过计算后验概率来选择最优类别。公式P(C|X) = P(X|C) P(C) / P(X)，其中P(C|X)表示在特征X条件下属于类别C的概率。这一理论为分类提供了数学依据，但实际应用中需依赖精准的参数估计。

📊 极大似然估计

极大似然估计用于从数据中推导出模型参数的最佳值。简单来说，就是找到最能解释训练集分布的参数组合。例如，在文本分类任务中，通过统计词频来优化模型表现，从而提高分类准确性。

🌱 朴素贝叶斯与半朴素贝叶斯

朴素贝叶斯假设特征间相互独立，简化了计算复杂度；而半朴素贝叶斯则适度放宽独立性假设，允许某些特征间存在弱相关性。两者各具特色，在不同场景下展现出强大适应能力。🌟

总结来说，贝叶斯分类器凭借其理论严谨性和实践灵活性，成为解决分类问题的经典方案之一！