1、概述
朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中实现了该算法。朴素贝叶斯分类器用于文本分类时有多项式模型（词袋）和贝努利模型（词集）两种。
2、贝叶斯决策理论
对于随机试验E有两个随机事件A,B,且P(B) > 0 那么在B事件发生的条件下A发生的概率为：
其中P(AB)为A，B两个事件的联合概率。对上式利用乘法公式可以变形为：
这样就得到了贝叶斯公式。贝叶斯文本分类就是基于这个公式，利用先验概率来得到文本的分类。
其中P(Ci) 为第i个文本类别出现的概率， P(w1,w2…wn|Ci)
为文本类别为Ci时出现特征向量(w1,w2…wn)的概率，P(w1,w2…wn)为特征向量出现的概率。一般的会假设特征词，在文本中出现的概率是独立的，也就是说词和词之间是不相关的，那么这时候的联合概率就可以表示为乘积的形式，如
下：
对于特定的训练集合来说，上式中P(w1)P(w2)…P(wn)是一个固定的常数，那么在进行分类计算的时候可以省略掉这个分母的计算，如是得到贝叶斯准则： 
(2)
事例解释：
假设现在有一个装了7块石头的罐子，其中3块是灰色的，4块是黑色的，如果从罐子中随机取出一块石头，那么灰色石头的可能性是3/7，黑色石头的可能性是4/7；如果这7块石头放在两个桶中，A桶有2块灰色、2块黑色，B桶有1块灰色、2块黑色，这里就涉及到条件概率，假定计算的是从B桶取到灰色石头的概率，这个概率可以记作P(gray|bucketB)，我们称之为“在已知石头出自B桶的条件下，取出灰色石头的概率”，那么P(gray|buketA)=2/4，P(gray|buketB)=1/3
条件概率的公式如下：
P(gray|buketB)=P(gray and buketB)/P(buketB)
解释：首先用B桶中灰色石头的个数除以总石头数，得到P(gray and buketB)=1/7，其次由于B桶中有3块石头，而总石头数为7，于是P(buketB)=3/7，于是有P(gray|buketB)=P(gray and buketB)/P(buketB)=1/3
使用条件概率来分类
通过(1)式可以得到贝叶斯分类准则为：
如果P(C1|w1,w2,...)>P(C2|w1,w2,...)，那么属于类别C1；
如果P(C1|w1,w2,...)<P(C2|w1,w2,...)，那么属于类别C2。
3、朴素贝叶斯进行文档分类
朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分。机器学习的一个重要应用就是文档的自动分类。在文档分类中，整个文档（如一封电子邮件）是实例，而电子邮件中的某些元素则构成特征，虽然电子邮件是一种会不断增加的文本，但我们同样也可以对新闻报道、用户留言、政府公文等其他任意类型的文本进行分类。我们可以观察文档中出现的词，并把每个词的出现或者不出现作为一个特征，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词目一样多。朴素贝叶斯是用于文档分类常用算法。
朴素贝叶斯的假设：
（1）文档中的特征之间相互独立：即一个特征或者单词出现的可能性与它和其他单词相邻没有关系，举例讲，假设单词bacon出现在unhealthy后面与出现在delicious后面的概率相同。当然，这种假设并不正确，bacon常常出现在delicious附近，这个假设正是朴素贝叶斯分类器中的朴素（native）一词的含义。
（2）文档中的每个特征同等重要，其实这个假设也是有问题的，举例讲，如果要判断留言板的留言是否得到，那么可能不需要看完所有的1000个单词，而只需要看10～20个特征就足以做出判断。
尽管上述假设存在一些小的瑕疵，但朴素贝叶斯的实际效果却很好。
4、朴素贝叶斯的一般过程
（1）收集数据：可以使用任何方法。本章使用RSS源。
（2）准备数据：需要数值型或者布尔型数据。
（3）分析数据：有大量特征时。绘制特征作用不大，此时使用直方图效果更好
（4）训练算法：计算不同的独立特征的条件概率。
（5）测试算法：计算错误绿。
（6）使用算法：一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类。可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分类器，不一定非要是文本。
5、朴素贝叶斯优缺点
优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。
缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。
适用数据类型：标称型数据