摘要：
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。贝叶斯定理是在250多年前发明的算法，在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。贝叶斯定理描述贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是A的先验概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B) 阅读全文
