在机器学习中，单纯贝氏分类器是一系列以假设特征之间强（朴素）独立下运用贝叶斯定理为基础的简单。单纯贝氏自20世纪50年代已广泛研究。在20世纪60年代初就以另外一个名称引入到文本信息检索界中， 并仍然是文本分类的一种热门（基准）方法，文本分类是以词频为特征判断文件所属类别或其他（如垃圾邮件、合法性、体育或政治等等）的问题。通过适当的预处理，它可以与这个领域更先进的方法（包括支持向量机）相竞争。 它在自动医疗诊断中也有应用。单纯贝氏分类器是高度可扩展的，因此需要数量与学习问题中的变量（特征/预测器）成