朴素贝叶斯（Native Bayes），是一类简单概率分类器，它基于把贝叶斯定理运用在特征之间关系的强独立性假设上。
朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。
现代大规模数据分类在单机计算机上训练和测试时间过长，对此在 hadoop 分布式平台下设计并实现了基于朴素贝叶斯的数据分类算法。有实验结果表明，改进的算法能有效提高分类的正确率，所设计的并行朴素贝叶斯数据分类算法具有较高的执行效率，适用于海量数据的处理与分析。
比如，使用 TF-IDF 算法与朴素贝叶斯算法相结合，实现图书的自动分类：首先需从互联网中获取图书信息，主要包括图书基本信息、图书简介、图书目录等；其次，需要对爬取到的图书信息进行预处理，将同类图书的基本信息聚在一起，并进行分词去噪；然后使用 TF-IDF 算法对每一类图书进行特征提取，获得每一类图书的特征；最后使用朴素贝叶斯算法，并利用训练好的分类特征，计算某本新书的具体分类。再如贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的广泛应用：有实验表明在
给出了不同方法下中、英文垃圾邮件过滤实验数据对比中，朴素贝叶斯方法显著提高了垃圾邮件的过滤性能。
算法介绍
朴素贝叶斯分类的正式定义如下：
那么现在的关键就是如何计算第 3 步中的各个条件概率。我们可以这么做：
1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。
2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即：
因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化即可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：
可以看到，整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段：
第一阶段，准备工作阶段，这个阶段的任务是为朴素贝叶斯分类做必要的准备，主要工作是根据具体情况确定特征属性，并对每个特征属性进行适当划分，然后由人工对一部分待分类项进行分类，形成训练样本集合。这一阶段的输入是所有待分类数据，输出是特征属性和训练样本。
这一阶段是整个朴素贝叶斯分类中唯一需要人工完成的阶段，其质量对整个过程将有重要影响，分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。
第二阶段，分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。其输入是特征属性和训练样本，输出是分类器。这一阶段是机械性阶段，根据前面讨论的公式可以由程序自动计算完成。
第三阶段，应用阶段。这个阶段的任务是使用分类器对待分类项进行分类，其输入是分类器和待分类项，输出是待分类项与类别的映射关系。这一阶段由程序完成。
演示用例
Gbase UP 利用朴素贝叶斯算法进行文本分类。而在使用朴素贝叶斯之前，采用了 TF-IDF 算法对文本进行了预处理。文本分类属于多分类问题。不同类别的文章，分别贴上不同标签，进行模型训练。将训练好的模型应用于未分类的文章，从而实现文本的自动分类。数据格式如下所示：
数据源为已经进行分词操作的文章和标签。数据源包含两列，第一列为标签，第二列为文章分词。两列之间以“,”分隔，文章分词列则以空格将单词分隔。
在利用文本分类之前，先采用 TF-EDF 算法对数据进行处理，转换为对应的 tf-idf 值，然后再进行处理。转换后的数据示例如下：
