10.16总结

探索朴素贝叶斯分类器
今天的机器学习课程讲到了朴素贝叶斯分类器，老师用垃圾邮件分类的例子详细解释了其核心思想：基于条件概率计算一个实例属于某个类别的可能性。

课后，我用sklearn实现了一个朴素贝叶斯模型，输入一组短信文本数据，输出是否为垃圾短信的分类结果。虽然模型假设各特征之间相互独立，但实际效果还不错，尤其是在数据量较小时表现得非常高效。这让我感受到朴素贝叶斯的简洁与实用，也为后续学习其他分类算法奠定了基础。