Java实现的NaiveBayes算法用于朴素贝叶斯多分类，且配套提供训练集

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