樸素貝葉斯分類器是壹種應用基於獨立假設的貝葉斯定理的簡單概率分類器，之所以成為樸素，應該是Naive的直譯，意思為簡單，樸素，天真。
1、貝葉斯方法
貝葉斯方法是以貝葉斯原理為基礎，使用概率統計的知識對樣本數據集進行分類。由於其有著堅實的數學基礎，貝葉斯分類算法的誤判率是很低的。
貝葉斯方法的特點是結合先驗概率和後驗概率，即避免了只使用先驗概率的主觀偏見，也避免了單獨使用樣本信息的過擬合現象。貝葉斯分類算法在數據集較大的情況下表現出較高的準確率，同時算法本身也比較簡單。
2、樸素貝葉斯算法
樸素貝葉斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是應用最為廣泛的分類算法之壹。
樸素貝葉斯方法是在貝葉斯算法的基礎上進行了相應的簡化，即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變量對於決策結果來說占有著較大的比重，也沒有哪個屬性變量對於決策結果占有著較小的比重。
雖然這個簡化方式在壹定程度上降低了貝葉斯分類算法的分類效果，但是在實際的應用場景中，極大地簡化了貝葉斯方法的復雜性。
擴展資料
研究意義
人們根據不確定性信息作出推理和決策需要對各種結論的概率作出估計，這類推理稱為概率推理。概率推理既是概率學和邏輯學的研究對象，也是心理學的研究對象，但研究的角度是不同的。概率學和邏輯學研究的是客觀概率推算的公式或規則。
而心理學研究人們主觀概率估計的認知加工過程規律。貝葉斯推理的問題是條件概率推理問題，這壹領域的探討對揭示人們對概率信息的認知加工過程與規律、指導人們進行有效的學習和判斷決策都具有十分重要的理論意義和實踐意義。