朴素贝叶斯：帮助AI产品经理“小步快跑，快速迭代”( 二 )_：朴素贝叶斯：帮助AI产品经理“小步快

在很多场景下处理问题直接又高效，因此在很多领域有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、文本分类与拼写纠错等。同时对于产品经理来说，贝叶斯分类法是一个很好的研究自然语言处理问题的切入点。

朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，说它十分简单是因为它的解决思路非常简单。即对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。

举个形象的例子，若我们走在街上看到一个黑皮肤的外国友人，让你来猜这位外国友人来自哪里。十有八九你会猜是从非洲来的，因为黑皮肤人种中非洲人的占比最多，虽然黑皮肤的外国人也有可能是美洲人或者是亚洲人。但是在没有其它可用信息帮助我们判断的情况下，我们会选择可能出现的概率最高的类别，这就是朴素贝叶斯的基本思想。

值得注意的是，朴素贝叶斯分类并非是瞎猜，也并非没有任何理论依据。它是以贝叶斯理论和特征条件独立假设为基础的分类算法。

想要弄明白算法的原理，首先需要理解什么是“特征条件独立假设”以及“贝叶斯定理”，而贝叶斯定理又牵涉到“先验概率”、“后验概率”及“条件概率”的概念。