1、先验概率是根据已有经验寻求事件本身发生的概率；后验概率是根据当前已知情况下，给出判断或判断的概率。

2、朴素贝叶斯是在贝叶斯的基础上，损失了精度，降低了分类准确性。但是实现起来大大降低了复杂程度。

3、训练数据集，其中P（X，Y）独立同分布生成。

4、首先计算先验概率

然后根据给定实例，计算x的类别

5、利用极大似然估计可能会出现所需估计的值为0的情况，会影响到后验概率的计算结果。为了解决这种情况，主要方法是使用贝叶斯估计。