尽管matlab提供了朴素bayes的函数，但要理解朴素bayes还是自己编程实现为好。这是以IRIS数据集为例，用朴素bayes方法分类的程序。 文件列表： iris_te.mat iris_tr.mat naivebayes.m

朴素贝叶斯算法 Java朴素贝叶斯算法的实现 塔亚内·塞奎拉（Tayane Cerqueira）和卢卡斯·阿尔梅达（Lucas Almeida） 资料库：iris.arff（做weka） 属性：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度 类别：Iris Setosa，Iris Versicolour和Iris Virginica 实例数：150（每个类50个）

经典书籍《统计学习方法》李航，第4章 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)-Python代码

NaiveBayes算法

Hadoop mapreduce 实现NaiveBayes朴素贝叶斯

朴素贝叶斯MPI并行

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