R语言机器学习算法实战系列（七）朴素贝叶斯分类算法 (Naïve Bayes Classifier)

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介绍

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。它的“朴素”假设是特征之间相互独立，即每个特征对于发生的概率是独立的，不考虑特征之间的相互作用。

算法原理：

1. 贝叶斯定理：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，该定理描述了给定某些先验知识下事件发生的概率。在分类问题中，我们想要计算的是给定观测数据属于某个类别的概率。
2. 特征条件独立性假设：朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立。
3. 概率计算：使用贝叶斯定理，我们可以计算后验概率。
4. 先验概率