朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。在机器学习中，朴素贝叶斯模型是一种常见的监督学习算法，主要应用于文本分类，例如垃圾邮件和新闻分类，但它同样可以应用于其他领域中。