97_朴素贝叶斯（Naive Bayes）.md

问题 1： 朴素贝叶斯算法的主要应用场景是什么？
回答： 朴素贝叶斯算法常用于文本分类任务，例如垃圾邮件过滤、情感分析和文档分类等。

问题 2： 朴素贝叶斯算法的核心原理是什么？
回答： 朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算给定特征条件下类别的概率来进行分类，并假设特征之间相互独立。

问题 3： 为什么朴素贝叶斯被称为“朴素”？
回答： 因为它假设特征之间是相互独立的，这一假设在现实中通常不成立，但简化了计算，因此被称为“朴素”。

问题 4： 朴素贝叶斯算法在邮件分类中如何应用？
回答： 在邮件分类中，朴素贝叶斯通过分析邮件内容中的关键词或特征，计算邮件属于垃圾邮件或非垃圾邮件的概率，从而进行分类。

问题 5： 朴素贝叶斯算法的优点有哪些？
回答： 朴素贝叶斯算法计算效率高，适合处理大规模数据，且在小数据集上表现良好，同时实现简单，易于理解和应用。

问题 6： 朴素贝叶斯算法的局限性是什么？
回答： 它的主要局限性是假设特征之间相互独立，这在现实中往往不成立，可能导致分类结果不够准确。

问题 7： 朴素贝叶斯算法如何处理连续型数据？
回答： 对于连续型数据，通常假设其服从某种分布（如高斯分布），然后通过概率密度函数来计算条件概率。

问题 8： 朴素贝叶斯算法在文本分类中的具体步骤是什么？
回答： 首先对文本进行分词和特征提取，然后计算每个特征在不同类别下的条件概率，最后根据贝叶斯定理计算类别概率并进行分类。

问题 9： 朴素贝叶斯算法是否适合处理高维数据？
回答： 是的，朴素贝叶斯算法在高维数据上表现良好，因为它的计算复杂度与特征数量线性相关，适合处理文本等特征维度较高的数据。

问题 10： 如何提高朴素贝叶斯算法的分类性能？
回答： 可以通过特征选择、数据预处理（如去除停用词、词干提取）以及使用平滑技术（如拉普拉斯平滑）来提高分类性能。