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核心思想
基于贝叶斯定理：P(A|B) = P(B|A)·P(A)/P(B)
特征条件独立性假设：特征间相互独立
属于生成式模型

三大变体
1. 多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)
适用：离散特征（如文本词频统计）
特点：统计特征出现次数
场景：文本分类、文档分类

2. 高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)
适用：连续特征（符合正态分布）
特点：假设特征服从高斯分布
场景：数值数据分类

3. 伯努利朴素贝叶斯(BernoulliNB)
适用：二值离散特征（0/1）
特点：关注特征是否存在
场景：文本分类（单词出现与否）

算法流程
1. 计算先验概率：P(类别)
2. 计算条件概率：P(特征|类别)
3. 应用贝叶斯公式：P(类别|特征) ∝ P(类别)·ΠP(特征|类别)
4. 选择最大后验概率的类别

实际应用
文本分类：垃圾邮件识别、情感分析
手写数字识别：load_digits数据集
推荐系统：用户行为预测

优势特点
计算效率高
适合高维数据
对小规模数据表现好
训练速度快

局限性
特征独立性假设在实际中很难满足
对输入数据形式敏感
零概率问题需要平滑处理

实践要点
文本处理需先向量化（CountVectorizer/TfidfVectorizer）
连续特征需验证正态分布假设
使用拉普拉斯平滑避免零概率问题