朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器英語Naive Bayes classifier台湾稱為單純貝氏分類器在机器学习中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概率分类器英语probabilistic classifier 單純貝氏自年代已广泛研究在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 單純貝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线性关系的参数最大似然训练可以通过评估一个封闭形式的表达式来完成 只需花费线性时间而不需要其他很多类型的分类器所使用的费时的迭代逼近 在统计学和计算机科学文献中單純貝氏模型有各种名称包括简单贝叶斯和独立贝叶斯 所有这些名称都参考了贝叶斯定理在该分类器的决策规则中的使用但單純貝氏不一定用到贝叶斯方法 Russell和Norvig英语Artificial Intelligence A Modern Approach提到單純貝氏有时被称为贝叶斯分类器这个马虎的使用促使真正的贝叶斯论者称之为傻瓜贝叶斯模型