用朴素贝叶斯分类器解决现实世界里的机器学习问题。 朴素贝叶斯 Naïve Bayes 是一种分类技术，它是许多分类器建模算法的基础。基于朴素贝叶斯的分类器是简单、快速和易用的机器学习技术之一，而且在现实世界的应用中很有效。 朴素贝叶斯是从 贝叶斯定理 Bayes’ theorem 发展来的。贝叶斯定理由 18 世纪的统计学家 托马斯·贝叶斯 提出，它根据与一个事件相关联的其他条件来计算该事件发生的