朴素贝叶斯是一种简单却强大的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。它基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立（即“朴素”假设）。尽管这一假设并不总是成立，但它在实际应用中表现优异！🎯

核心公式：P(C|X) = P(X|C) P(C) / P(X)，其中C是类别，X是特征向量。通过计算后验概率，模型能快速判断样本属于哪个类别。💡

实现时，我们通常使用Python中的`scikit-learn`库。只需几行代码即可完成训练和预测。例如，从加载数据到构建模型，最后评估准确率，整个流程简洁高效！📊📈

🎉举个栗子：用朴素贝叶斯对新闻进行分类，只需简单几步就能区分科技、体育或娱乐新闻！快试试吧～💻🚀

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