機器學習語言及樸素貝葉斯算法

最爲廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。 樸素貝葉斯分類器基於一個簡單的假定：給定目標值時屬性之間相互條件獨立。 通過以上定理和「樸素」的假定，我們知道： P( Category | Document) = P ( Document | Category ) * P( Category) /

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