date: 2016.9.22
貝葉斯分類器的分類原理是通過某物件的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其後驗概率，即該物件屬於某一類的概率，選擇具有最大後驗概率的類作為該物件所屬的類。也就是說，貝葉斯分類器是最小錯誤率意義上的優化。目前研究較多的貝葉斯分類器主要有四種，分別是：***** bayes、tan、ban和gbn。
和所有監督演算法一樣，貝葉斯分類器是利用樣本進行訓練的，每個樣本包含了乙個特徵列表和對應的分類。假定我們要對乙個分類器進行訓練，使其能夠正確的判斷出：乙個包含"python"的文件究竟是程式語言的，還是關於蛇的。
分類器記錄了它迄今為止見過的所有特徵，以及這些特徵與某個特定分類相關的數字概率。分類器逐一接受樣本的訓練。
當經過某個樣本的訓練之後，分類器會更新該樣本中特徵與分類的概率，同時還會生成乙個新的概率，即：在一篇屬於某個分類的文件中，含有指定單詞的概率。例如
從上表中我們可以看到，經過訓練之後，特徵與各種分類的關聯性更加明確了。單詞"constrictor"屬於蛇的分類概率更大，而單詞"
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