朴素贝叶斯（NaiveBayes）算法总结

算法概述：

朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。

假设条件：

各个特征之间独立，即用公式表示为：