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朴素贝叶斯(Native Bayes)算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
贝叶斯定理（Bayes Theorem）也称贝叶斯公式，是关于随机事件的条件概率的定理
定理内容：
如果随机事件A~1~,A~2~,...,A~n~构成样本空间的一个划分（不重、不漏），且都有正概率，则
对任何一个事件B（P(B)>0），有
提示：
贝叶斯定理是“由果溯因”的推断，所以计算的是"后验概率"
样本的各特征之间相互独立
算法原理
对于待分类样本，在此待分类样本出现的条件下（也就是样本各个特征已知），计
算各个类别出现的概率，哪个最大就认为此样本属于哪个类别
1. 关于朴素贝叶斯算法，下列说法正确的是:
A 是一种回归算法
B 计算各个类别出现的概率，哪个概率最小，就属于哪个类别
C 算法应用的前提条件是样本的各特征之间相互独立
D 是基于二项式定理的算法
2. 关于朴素贝叶斯算法的优缺点，下列说法正确的是:
A 算法很复杂
B 对缺失数据很敏感
C 如果样本的各特征之间相互不独立，也可以使用该算法
D 输入特征数据的表现形式，会影响概率计算和模型的分类效果
1=>C 2=>D
