朴素贝叶斯分类的三个阶段

朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。它的三个阶段分别是：1. 特征提取：从原始数据中提取出有用的特征，用于训练模型。2. 模型训练：使用已知的训练数据，根据贝叶斯定理计算每个类别的条件概率。3. 预测分类：对于一个新的输入数据，根据训练好的模型计算其属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。朴素贝叶斯分类器具有简单、快速、易于实现等优点，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。