本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查试图推断出最有可能的那个正确单词（correct）。当然，输入的单词有可能本身就是正确的。比如，输入的单词thew，用户有可能是想输入the，也有可能是想输入thaw。为了解决这个问题，Naive Bayes分类器采用了后验概率P(c|w)来解决这个问题。P(c|w)表示在发生了w的情况下推断出c的概率。为了找出最有可能c，应找出有最大值的P(c|w)，即求解问题-In this

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类(The classification principle of Bias classifier is to calculate the posterior probability by using Bias's formula through the prior probability of an object, that is, the proba