NaiveBayes-java实现朴素贝叶斯算法，多分类附带训练集
P(X|Y) = P(X,Y)/P(Y) （条件概率）->P(X,Y) = P(X|Y)P(Y)->P(X,Y) = P(Y|X)P(X)->P(X|Y) = P(Y|X)P(X)/P(Y)，
p(yi|X) = P(yi)p(X|yi)/P(X)
其中P(X)为常数
p(yi|X) = P(yi)p(X|yi)
p(yi|X)->某特征下是某类别的概率
P(yi)-> 先验概率（策略：最大似然估计） 某类别下该特征总数/该类别总数
p(X|yi)->某类别下出现某特征概率
前提：独立同分布
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