0. 引言

    贝叶斯分类器以特征值的统计概率为基础，将未知类型的样本分类到最可能的类别中。对于给定的M类的分类任务和一个用特征向量表示的未知样本，生成M个条件概率，即对于特征向量，每一项都代表未知样本属于某一特定类的概率，用这些条件概率来量化“最大可能”。