周二我和你分享了机器学习中的线性回归算法，这一算法解决的是从连续取值的输入映射为连续取值的输出的回归问题。今天我分享的算法则用于解决分类问题，即将连续取值的输入映射为离散取值的输出，算法的名字叫作“朴素贝叶斯方法”。

解决分类问题的依据是数据的属性。朴素贝叶斯分类器假定样本的不同属性满足条件独立性假设，并在此基础上应用贝叶斯定理执行分类任务。其基本思想在于分析待分类样本出现在每个输出类别中的后验概率，并以取得最大后验概率的类别作为分类的输出。

假设训练数据的属性由 n 维随机向量 xx