朴素贝叶斯算法 贝叶斯公式 P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) P(A|B)：在B发生的前提下，A发生的概率 P(B|A)：在A发生的前提下，B发生的概率 P(A):A发生的概率 P(B):B发生的概率 解释 A:分类 B:特征 在实际应用场景中 A代表分类 B代表分词 P(A|B):包含B分词的文章是A分类的概率 P(B|A):是A分类的文章中，包含B分词的概率 P(A):A分类文章的概率 P(B):包含B分词的概率 P(A|B)和P(B|A)很难统计，所以可以通过是分类和不是分类的比做为参考K=P(A|B)/P(非A|B), 约分掉不好计算的参数，K越大越可能是某篇文章