1.要理解朴素贝叶斯分类原理就要先了解下什么是贝叶斯公式：
P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B),这个公式就是朴素贝叶斯分类的数学依据
2.spark的朴素贝叶斯分类适用于特征独立性和特征概率分布服从正态分布，例子如下：
职业 年龄 收入
教师 老年 高
教师 中年 低
教师 少年 低
学生 老年 低
学生 中年 高
此时预测下 职业是教师，年龄是中年的收入是什么？
P(低 |教师，中年) = P(低，教师，中年)/P(教师，中年)
其中
P（低，教师，中年） = P(教师，中年|低) * P(低) = P（教师|低）* P（中年|低）P(低) = 1/2 1/3* 3/5
P(教师，中年) = P（教师） * P（中年） = 3/5 * 2/5
这样就可以得出P(低 |教师，中年)=5/12
同理可以计算出P(高|教师，中年)的概率。
