樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）是一種以貝葉斯定理和特征條件獨立假設為基礎的概率分類算法。

1. 工作原理
   樸素貝葉斯分類器使用貝葉斯定理來計算樣本屬于某一類別的概率。在這種分類器中，樣本被假定由一個或多個屬性組成，并且這些屬性相互獨立，即使它們在與其他屬性組合時也是如此。基于這一假設，利用貝葉斯定理計算樣本屬于每個類別的后驗概率，并將樣本分配給具有最高后驗概率的類別。

2. 優缺點
   樸素貝葉斯分類器的主要優勢在于其簡單有效。它運算速度快，易于實現，適用于處理大型數據集。然而，其明顯缺點在于“樸素”的屬性獨立假設，因為在實際情況中，這種屬性間的獨立性很少成立。通常需要復雜的特征工程來使這種假設更合理。另外，如果沒有足夠的數據用于準確估計不同類別之間的先驗概率，可能會影響其準確性。

3. 應用場景
   由于其快速、簡單和適用于處理高維問題的特點，樸素貝葉斯分類器經常應用于文本分類問題，例如垃圾郵件過濾、情感分析和新聞分類等。此外，在生物信息學、金融數據分析和圖像識別等多個領域，樸素貝葉斯算法也有著廣泛的應用。