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title: 朴素贝叶斯
tags:
  - concept
  - machine-learning
  - bayes
  - joplin
type: concept
source_type: reconstructed
created: 2026-04-22
updated: 2026-04-22
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# 朴素贝叶斯

> [!abstract]
> 朴素贝叶斯是基于贝叶斯公式和条件独立假设构造的概率分类模型。

## 核心内容

- 贝叶斯公式
- 条件独立假设
- 后验概率分类

## 判别边界

- “朴素”指的是对特征独立性的强假设。
- 它简单高效，但效果依赖该假设是否合理。

## 来源

- [[raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/3、分类算法体系.md]]
- [[raw/Joplin/机器学习/2、统计学习方法/统计学习方法--第04章--朴素贝叶斯.md]]

## 相关页面

- [[机器学习分类算法体系]]
- [[统计学习概率模型]]
- [[生成模型与判别模型]]