一种基于特征条件独立假设的分类算法。
朴素贝叶斯像门口安检：每个可疑词单独记一笔，然后假装这些词从没串过供。
常做垃圾邮件和文本分类；快省，相关特征会误导。
ClassificationNaive Bayes 是常见分类器，输出最可能的类别。
Bayesian Network它可看作结构极简、假设很强的贝叶斯网络。
Bag-of-Words词袋把文本拆成特征，方便它做垃圾邮件分类。
Supervised Learning它用带标签数据学习各类别的概率。