1. 贝叶斯定理
如果有两个事件，事件
依据式(1)能够推出贝叶斯定理为
给定一个全集
则广义的贝叶斯定理有
2. 朴素贝叶斯基本原理
给定一组训练数据集的概率。
如果如今给定一个新的样本。
那怎样求解出这些后验概率呢？依据贝叶斯定理。有
一般地，朴素贝叶斯方法如果各个特征之间是相互独立的，则式(5)能够写成：
由于(6)式的分母。对于每个
以下，是怎样通过样本对 进行概率预计。
3. 朴素贝叶斯法的參数预计
3.1 极大似然预计
在朴素贝叶斯法中，学习就是意味着预计先验概率。
当中，预计先验概率和条件概率的方法有非常多，比方极大似然预计，多项式。高斯。伯努利等。
当中，在极大似然预计中，先验概率
如果输入样本的第