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贝叶斯定理
用于计算在知道另一个事件已发生的情况下，某个事件的条件概率的数学公式，是朴素贝叶斯分类器的理论基础。
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条件独立性
朴素贝叶斯的简化假设，即在给定类别的情况下特征之间相互独立，尽管这个假设在实践中经常被违反。
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似然度
给定特定类别时观察到给定特征的概率，在朴素贝叶斯模型中计算为各个概率的乘积。
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先验概率
在观察特征之前属于某个类别的初始概率，从训练集中类别的相对频率估计得出。
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后验概率
观察特征后更新的属于某个类别的概率，是用于分类的贝叶斯计算的最终结果。
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证据
贝叶斯定理的归一化项，表示观察到特征的边际概率，在比较分类中通常被省略。
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多项式朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯的变体，针对离散特征和出现次数计数进行了优化，特别适用于文本分类和文档分析。
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高斯朴素贝叶斯分类器
假设特征服从正态分布的变体，适用于特征空间中的连续数据和数值属性。
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伯努利朴素贝叶斯分类器
一种变体，将特征视为二进制变量，指示属性的存在或不存在，非常适合基于关键词的文档分类。
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拉普拉斯平滑
一种正则化技术，通过给计数添加常数来避免零概率，在朴素贝叶斯中估计条件概率时至关重要。
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生成模型
一种学习数据和标签联合分布P(X,Y)的模型类型，能够生成新样本并计算条件概率。
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期望最大化算法
一种用于估计具有潜变量模型参数的迭代算法，有时用于训练带隐藏变量的朴素贝叶斯变体。
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对数分数
使用对数概率评估预测质量的度量，避免在朴素贝叶斯中计算概率乘积时的数值下溢问题。
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朴素假设
特征间独立性的简化假设，虽然不现实，但允许进行高效计算并在分类中常常获得良好的实际性能。
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特征向量
观察对象属性的向量表示，是朴素贝叶斯中进行条件概率计算的基本元素。
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条件概率分布
描述给定类别下特征概率的函数，在朴素贝叶斯方法中为每个属性独立建模。
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似然比
不同类别之间条件概率的比率，用于朴素贝叶斯的高效实现以避免冗余计算。
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多类分类
朴素贝叶斯在二分类之外的自然扩展，使用贝叶斯定理计算每个可能类别的后验概率。
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核密度估计
当高斯假设不成立时，在朴素贝叶斯中估计概率分布的替代非参数方法。
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