贝叶斯公式 P ( B ∣ A ) = P ( A ∣ B ) P ( B ) P ( A ) P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} P(B∣A)=P(A)P(A∣B)P(B) 朴素贝叶斯分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别
算法过程
- 对每个类别计算概率 P ( y i ) P(y_i) P(yi)
- 对每个特征属性计算所有划分的条件概率 P ( x ∣ y i ) P(x|y_i) P(x∣yi)
- 计算 P ( y i ∣ x ) = P ( x ∣ y i ) p ( y i ) p ( x ) P(y_i|x) = \frac{P(x|y_i)p(y_i)}{p(x)} P(yi∣x)=p(x)P(x∣yi)p(yi)
- 以 P ( y i ∣ x ) P(y_i|x) P(yi∣x)最大项作为x所属的类别
