贝叶斯分类的基本概念
贝叶斯分类法是统计学分类方法，它可以预测类隶属关系的概率，如一个给定元组属于一个特定类的概率。贝叶斯分类基于贝叶斯定理。朴素贝叶斯分类法假定一个属性值在给定类上的概率独立于其他属性的值，这一假定称为类条件独立性。
贝叶斯定理
贝叶斯定理特别好用，但并不复杂，它解决了生活中经常碰到的问题：已知某条件下的概率，如何得到两条件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)的概率。P(A|B)是后验概率（posterior probability），也就是我们常说的条件概率，即在条件B下，事件A发生的概率。相反P(A)或P(B)称为先验概率（prior probability·）。
贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。
