朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。它是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
贝叶斯定理是贝叶斯分类器的基础，贝叶斯定理为：

条件概率公式为：

训练朴素贝叶斯分类器的算法流程：

所以最终需要计算的就是：
然而，全面的计算特征X的条件概率是不切实际的，因此假设X中每一维的特征之间都是相互独立的，因此可以得到：

这样就能快速的计算出特征X条件下结果是Y类的条件概率。