Naïve Bayes
[Data Classification](https://texonom.com/data-classification-0ed6ffa3555b4879be09f0501f0b580c) 


handle discrete-value data, assume each x is [Conditionally Independent](https://texonom.com/conditionally-independent-8fe069550d0b4a28b031eed8293a7392) 
by applying chain rule
$$p(x|y) = \Pi_ip(x_i|y)$$
Is called naive becuz of 입력 변수들 간의 독립성을 가정하며, 이는 실제 데이터에서는 드물게 일어나기 때문에
그러나 이러한 가정 덕분에 모델 학습과 예측 속도가 빨라지며, 작은 데이터셋에서도 좋은 성능

[Laplace Smoothing](https://texonom.com/laplace-smoothing-3729b2d82d30420cb6540dc4fa28ab47)










