【日积月累】 朴素贝叶斯是一种简单而有效的概率分类方法，广泛应用于机器学习中。它基于贝叶斯定理，通过计算特征的先验概率推导后验概率，并假设所有特征之间相互独立。尽管这种独立性假设在实际中不总是成立，但朴素贝叶斯在许多应用中仍表现良好。其在文本分类中尤为重要，通过将文本转化为词条向量进行分类。常见的朴素贝叶斯算法包括GaussianNB、MultinomialNB和BernoulliNB，分别适用于不同的数据分布类型。