ナイーブベイズ分類器
条件付き確率 P(A|B)とかベイズの定理を活用した分類
P(クラスAの、全体における存在確率) * P(判断したいものの特徴が、クラスAに存在する確率)
↑を、それぞれのクラスでやる
一番有名なのは迷惑メール分類
少々簡略化しすぎだけど、わかりやすい
https://qiita.com/ishizakiiii/items/07cc7e463dceb3efe1a1
過去のデーターの出現確率とかを使って、分類する
線形モデルと、多くの利点/欠点が共通
大規模なデーターセットのベースラインになる