朴素贝叶斯算法对条件概率分布作了条件独立性的假设。A. 正确B. 错误

朴素贝叶斯算法的核心假设是“特征条件独立性”，即在已知类别条件下，各个特征之间相互独立。这一假设简化了概率计算，使得算法能够高效运行，尽管在实际场景中该假设可能不完全成立。题目直接考查这一核心概念，需明确区分“条件独立性”的具体指向。

概念解析

1. 条件独立性假设：朴素贝叶斯算法假设在给定类别（如“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”）时，所有特征（如邮件中的单词）之间相互独立。
2. 数学表达：若类别为$Y$，特征为$\mathbf{X} = (X_1, X_2, \dots, X_n)$，则假设：
   $P(X_i | Y, X_1, X_2, \dots, X_{i-1}) = P(X_i | Y)$
   即每个特征仅依赖于类别，而非其他特征。

题目判断

题目明确指出“对条件概率分布作了条件独立性的假设”，这与朴素贝叶斯的核心假设完全一致，因此答案为正确。