- 又叫做：简单贝叶斯分类法。
- 是一种应用基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的简单概率分类器。
- 贝叶斯定理：
- 特征条件独立假设：假定用于分类的各个特征(或属性)在类确定的条件下是相互独立的。所以
这一假设降低了计算P(X=x|Y=ck)的开销，使得朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。 - 将后验概率最大的类作为x的类输出。后验概率计算根据贝叶斯定理进行：
- 分母P(X=x)对所有类都是相同的，所以只需要分子最大化即可。
- 极大似然估计、贝叶斯估计
这一假设降低了计算P(X=x|Y=ck)的开销，使得朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。