mapreduce 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。以垃圾邮件分类器为例，如果训练样本中一半的垃圾邮件含有“促销伟哥”字样，另一半有“正品劳力士”，则朴素贝叶斯分类器认为，一个垃圾邮件同时含有“伟哥”和“劳力士”的概率是0.25。（只考虑“伟哥”和“劳力士”这两个词）只要是基於贝叶斯理论的分类器就可以叫贝叶斯分类器，朴素贝叶斯分类器的叫法是因为它是优化过的一种运算性能高的算法（wikipedia 上的英语页只给了朴素贝叶斯分类其的定义）。贝叶斯网络是一种基於贝叶斯理论以 DAG 形式描述全局概率分布的一种统计方法，不属於分类器的一种，主要用於贝叶斯推断。