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朴素贝叶斯方法是一组监督学习算法，基于贝叶斯定理应用给定类变量值的每对特征之间的条件独立性的“天真”假设。在给定类变量y和从属特征向量x1到xn，贝叶斯定理表明了以下关系：

使用条件独立假设

对于所有i，这种关系被简化为

由于P(x1,…,xn)在输入时是常数，我们可以使用以下分类规则：

我们可以使用最大后验（MAP）估计来估计 P(y)和P(xi∣y) ; 前者是 训练集中y类的相对频率。