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 X X和输出YY的联合分布 P(X,Y) P(X,Y)，同时利用先验概率 P(Y) P(Y)，根据贝叶斯定理计算出后验