描述朴素贝叶斯分类器的工作原理。
朴素贝叶斯是一种用于分类的监督学习算法。它基于贝叶斯定理，该定理指出，某些背景信息下事件发生的概率是该事件发生的概率和背景信息为真实的概率的乘积。该算法中的“naive（朴素）”部分来自于其假设数据的不同特征是相互独立的。这简化了计算并使算法更加有效。首先使用标记的数据对算法进行训练，然后使用贝叶斯定理计算未见数据点属于某个类别的概率。然后根据最大概率对数据点进行分类。