朴素贝叶斯是一种简单但强大的机器学习算法，尤其适用于文本分类和垃圾邮件过滤等场景。通过利用极大似然估计（MLE），模型能够高效地计算各类别的概率，从而实现精准分类。✨
首先，我们需要准备数据集并进行预处理，例如分词或去除停用词。接着，使用Python中的`numpy`或`pandas`库构建模型框架。核心步骤在于计算先验概率与条件概率：
- 先验概率表示各类别的基础出现频率。
- 条件概率则通过极大似然估计得出，即在给定类别下特征值的分布情况。
最后，结合贝叶斯定理预测新样本的分类结果。值得注意的是，为避免零概率问题，可引入拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）。🎉
示例代码如下：
```python
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
初始化模型
model = MultinomialNB()
训练数据
model.fit(X_train, y_train)
预测
predictions = model.predict(X_test)
```
朴素贝叶斯以其简洁性和高效性成为入门机器学习的绝佳选择！💡