ナイーブベイズ

ナイーブベイズは、クラスが与えられた場合に特徴量が条件付き独立であると仮定しながらベイズの定理を適用する、高速な確率的分類器です。この手法は、トム・ミッチェルの1997年の教科書『機械学習』で標準的な機械学習手法として扱われています。この単純化された（「ナイーブな」）仮定にもかかわらず、学習は迅速で、しばしば驚くほど正確です。