06年有一篇文章详细比较了各种分类方法，发现更新的方法（如和随机森林）的性能超过了贝叶斯分类器。单纯贝氏分类器的一个优势在于只需要根据少量的训练数据估计出必要的参数（变量的均值和方差）。由于变量独立假设，只需要估计各个变量的方法，而不需要确定整个协方差矩阵。
单纯贝氏概率模型.理论上，概率模型分类器是一个条件概率模型。独立的类别变量formula_2有若干类别，条件依赖于若干特征变量formula_3,formula_4...,formula_5。但问题在于如果特征数量fo