接着上一篇的继续来写。
朴素贝叶斯法分类时，对给定的输入x，通过学习得到的模型计算后验概率分布P（Y=ck|X=x）,然后将后验概率最大的类作为x的类输出。后验概率计算根据贝叶斯定理进行：
P（Y=ck|X=x）=P（X=x|Y=ck）*P（Y=ck)/(sum (k) P（X=x|Y=ck）*P（Y=ck))
最后化简成：y=arg max(ck)P(Y=ck)联乘P（X(j)=x(j)|Y=ck）.
