贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯条件概率定理的概率分类器，它假设特征是彼此独立不相关的（这就是它“朴素”的部分）。贝叶斯分类器可以非常有效地被训练出来，原因在于每一个特征模型都是独立选取的。尽管它们的假设非常简单，但是贝叶斯分类器已经在实际应用中获得显著成效，尤其是对垃圾邮件的过滤。贝叶斯分类器的另一个好处是，一旦学习了这个模型，就没有必要存储训练数据了，只需存储模型的参数。