前提：朴素贝叶斯是基于特征条件独立假设成立的，即用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。
一.分类器
二.参数估计
1.最大似然估计
已知模型，参数未知。是一种参数估计方法。最大似然估计只考虑某个模型能产生某个给定观察序列的概率。而未考虑该模型本身的概率。这点与贝叶斯估计区别。
最大似然估计的一般求解过程：
（1） 写出似然函数；
（2） 对似然函数取对数，并整理；
（3） 求导数 ；
（4） 解似然方程
2.最大后验估计
在似然的基础上，由综合考虑了先验信息。
p（y|x）=p(y).p（x|y）
其中，p(y)为先验信息，p（x|y）为似然信息
注：（1）MLE&MAP参数估计的例子可参考
（2）关于MLE和MAP还可参考
3.贝叶斯估计
优点：
（1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。
（2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。
（3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。
缺点：
（1） 理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。而在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。对于这一点，有半朴素贝叶斯之类的算法通过考虑部分关联性适度改进。
（2）需要知道先验概率，且先验概率很多时候取决于假设，假设的模型可以有很多种，因此在某些时候会由于假设的先验模型的原因导致预测效果不佳。
（3）由于我们是通过先验和数据来决定后验的概率从而决定分类，所以分类决策存在一定的错误率。
（4）对输入数据的表达形式很敏感。
（5）条件独立假设过强，准确率不高
