全てのモデルパラメータ（すなわち、クラス事前確率と特徴確率分布）は、訓練例の集合から相対度数によって見積もることができる。それらは確率の最尤推定量である。離散的でない特徴の場合、離散化を事前に行う必要がある。離散化には教師なし（場当たり的な手法）と教師あり（訓練データに基づいた手法）の手法がある。
あるクラスとある特徴値の組合せが訓練例では出現しない場合、度数に基づいた確率推定はゼロとなる。これを乗算に用いると積がゼロになってしまうという問題が生じる。これを防ぐため、確率値の推定をわずかに修正してどの組合せの確率値もゼロにならないようにすることが行われる（）。
確率モデルからの分類器構築.
議論.
例: 文書分類.
ただしこの式では、問題をより簡単にするため、単語は文書中にランダムに分布すると仮定している。すなわち、単語の出現確率は、文書の長さ、文書中での他の単語との位置関係、その他の文脈には依存しないものとする。
ここで、定義から（確率空間参照）
かつ
となる。ベイズの定理によれば、尤度関数を使って確率が次のように表される。
かつ
となる。上記のベイズの結果を使うと、次のようになる。
一方を他方で割ると、次のようになる。
これを書き換えると、次の通り。
これらの比を全て対数にすると、次の式が得られる。
統計学では、このような尤度比の対数を使うのが一般的な技法である。この例のような二項分類では、その値はシグモイド曲線を描く（ロジット参照）。
単純ベイズ分類機で、あるクラスに属さない補集合（）を用いて学習させる拡張をという。
たとえば文章分類で純粋な単純ベイズ分類器では文章中のそのクラスに属する単語の出現率が大きくなってしまうが、属さない確率が最も低いクラスとして識別することで文章中のこのばらつきを最低限に抑えられる。これによってよい識別が可能になる。
シンシナティ・アウトロー・レッズ
球団史.
戦績.
※順位は勝率による。
情意投合
久保賢司
兄・久保優太もプロキックボクサー。
来歴.
キックボクシング時代.
プロボクシング転向.
キックボクサーとして現役復帰.
兵種は通信、伝統的区分も通信である。
連隊の任務.
連隊は、各種通信機器を用いて部隊間通信を行い、他部隊の活動に寄与する。
サイクロン・シドル
概要.
カート・キャノン
概要.
水谷勝
来歴.