基本信息

---

下载

文档摘要

---

面向朴素贝叶斯算法的离散化方法探索与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了众多领域关注的焦点。机器学习作为人工智能的核心领域之一，旨在让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策。在机器学习的众多算法中，朴素贝叶斯算法凭借其简单高效、易于实现以及在某些场景下出色的分类性能，在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析、生物信息学、客户分类等诸多领域得到了广泛应用。

朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，通过计算样本属于各个类别的概率来进行分类决策。在文本分类任务中，如将新闻文章归类到不同的主题类别，