↑: [[G検定に関する知識]] - ベイズの定理に基づく確率的な分類器 - 各特徴量が互いに独立（naive=単純）という前提のもとで計算を簡略化 - 迷惑メールフィルタリングの代表的な応用例：メール内の単語の出現頻度からスパムかどうかを判定 - 学習・予測が高速で、テキスト分類に強い - cf. [[統計的自然言語処理]] - cf. [[機械学習]]