1， 全概率公式：

2， 贝叶斯公式：

3，朴素贝叶斯分类器：

定义：

• 1，设 x= {a1, a2, a3…, am } 为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。
• 2，有类别集合：C ={ y1, y2, y3 …, yn }
• 3，计算一个概率集合U ： P(y1|x), P(y2|x), P(y3|x)…P(yn|x)
• 4，x最可能的类别 <==> 集合U中，概率的取最大值时，是类别集合C中的哪个？

朴素贝叶斯分类器是一个概率分类器。假设现有的类别C={c1，c2，……cm}。给定一篇文档d，文档d最有可能属于哪个类呢？这个问题用数学公式表示如下：

由于每个概率值很小（比如0.0001）若干个很小的概率值直接相乘，
得到的结果会越来越小。为了避免计算过程出现下溢(underflower)，
引入对数函数Log， 最终得到：