一、基本方法

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法

先验概率分布：
条件概率分布：

条件概率分布有指数级数量的参数，难以估计

朴素贝叶斯法做了条件独立性的假设，使得：

该假设的含义为对已知类别，假设所有的属性相互独立。这一假设会牺牲一定的准确率。

后验概率分布：

朴素贝叶斯分类器即可表示为：

二、后验概率最大化的含义

后验概率最大化等价于期望风险最小化，这也是朴素贝叶斯的决策依据。