一句话总结贝叶斯分类器
核心：将样本判定为后验概率最大的类。
贝叶斯分类器直接用贝叶斯公式解决分类问题。假设样本的特征向量为x，类别标签为y，根据贝叶斯公式，样本属于每个类的条件概率（后验概率）为：
分母p(x)对所有类都是相同的，分类的规则是将样本归到后验概率最大的那个类，不需要计算准确的概率值，只需要知道属于哪个类的概率最大即可，这样可以忽略掉分母。分类器的判别函数为：
在实现贝叶斯分类器时，需要知道每个类的条件概率分布p(x|y)即先验概率。一般假设样本服从正态分布。训练时确定先验概率分布的参数，一般用最大似然估计，即最大化对数似然函数。
贝叶斯分分类器是一种生成模型，可以处理多分类问题，是一种非线性模型。
