乐而学，学而乐

朴素贝叶斯分类（NBC）是机器学习中最基本的分类方法，是其他众多分类算法分类性能的对比基础，其他的算法在评价性能时都在NBC的基础上进行。同时，对于所有机器学习方法，到处都蕴含着Bayes统计的思想。 朴素贝叶斯基于贝叶斯地理和特征条件独立性假设，首先基于条件独立性假设学习输入，找出每个类别的最大的后验概率即确定为相应的类别。算法实现简单，学习和预测的效率都很高，

基本定义

输入空间可以表示如下：

，用爱生活，你会使自己幸福！用爱工作，你会使很多人幸福！