常见机器学习方法的优缺点及适用场景：朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（Naive Bayes） 　　特点：基于贝叶斯定义和特征条件(属性)独立假设的分类器方法 　　优点：模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，具有很好的模型的可解释性 ...