すでに知っている数学だけで組み立てる古典的モデル
ベイズの定理は、条件付き確率を裏返す方法をすでに与えてくれた：事前の信念から出発し、証拠がどれだけよく当てはまるかを掛け、全体が1に足し上がるように正規化する。ナイーブベイズは、この1つの道具を動く分類器へと変える。ただし、大胆な近道を1つ取り付けて：クラスさえわかってしまえば、どの特徴量も他のどの特徴量とも独立だ、というふりをするのだ。
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▶ ナイーブベイズ：確率を第一に考える分類器