朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。
贝叶斯算法是一种基于概率统计的机器学习算法，它会计算出每种情况发生的概率，然后对其进行分类，贝叶斯算法经常用于文本分类问题和垃圾邮件过滤问题。
朴素贝叶斯算法，主要用于对相互独立的属性的类变量的分类预测。（各个属性/特征之间完全没有关系，叫做相互独立，事实上这很难存在，但是这个方法依然比较有效。