朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯的基本原理，可以看以下视频。
贝叶斯的基本思想是利用先验概率来推算出后验概率，先验概率来源于训练数据，而后验概率来源于测试数据。
训练数据，可以事先统计得出。而测试数据则是实际使用过程中输入的数据。
使用贝叶斯公式的前提条件是各个特征互为独立事件，这在实际情况中难以成立。贝叶斯分类器非常依赖于训练数据，不同的训练数据，很容易产生不同的结果。这两点限制了朴素贝叶斯分类器的应用领域。
但是直接使用朴素贝叶斯算法，可能会算出某特征的概率为0的情况，这与实际情况不相符。
这时，可以使用拉普拉斯平滑，公式如下图所示。
一般，λ取1，Kλ就是种类个数。
这样，计算特征概率时，分子不为0，结果也不为0，又保证每个特征概率在0~1之间，同时各个概率之和为1。