本文主要是介绍NLP--朴素贝叶斯，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.在很多时候，我们不能像抛硬币一样通过客观性的方式来得到正反面的概率，而是常常遇到主观性的概率时，我们就不得不提及贝叶斯学派。贝叶斯概率是一种对概率的解释。概率被解释为代表一种具备某种知识状态的合理预期。因此，贝叶斯原理更符合人们的认知习惯。
2.朴素表示假设样本的特诊之间是相互独立的。它最大的一个优势是基于少量数据就可以进行训练。
3.分类
（1）多项式朴素贝叶斯适合特诊属于类别的数据。（2）高斯朴素贝叶斯适合特征属于连续性的数据，其中假设不同特诊下的数据符合正态分布。
（3）伯努利朴素贝叶斯假设特征数据服从于0，1二分类的情况。
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