Naive Bayes

Naive Bayes là một bộ phân loại xác suất nhanh, áp dụng định lý Bayes trong khi giả định rằng các đặc trưng là độc lập có điều kiện cho trước lớp — một phương pháp được xử lý theo tiêu chuẩn học máy trong cuốn sách giáo khoa Machine Learning năm 1997 của Tom Mitchell. Mặc dù có giả định đơn giản hóa ('ngây thơ') này, nó rất nhanh để huấn luyện và thường có độ chính xác đáng ngạc nhiên.