Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器

Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器

关键词：朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算
摘要：本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理，基于NumPy实现高效的算法框架，涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战，展示如何利用向量化计算优化概率估计，解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应用场景，为读者提供从理论到实践的全链路技术指南。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

本文旨在通过NumPy从头实现朴素贝叶斯分类器，深入解析算法的概率模型、条件独立性假设和参数估计方法。内容覆盖：

• 贝叶斯定理与朴素贝叶斯核心假设
• 离散特征与连续特征的概率估计策略
• 拉普拉斯平滑处理零概率问题
• 向量化计算优化算法效率
• 完整的机器学习项目实战流程

目标是让读者掌握朴素贝叶斯的本质原理，并具备基于基础库实现高效分类器的能力。

1.2 预期读者

• 机器学习入门者：希望深入理解概率模型分类原理
• Python开发者：掌握NumPy向量化编程在算法实现中的应用
• 数据科学家：了解朴素贝叶斯在