樸素：屬性條件獨立性假設。即假設每個屬性獨立地對分類結果發生影響。 樸素貝葉斯分類器重寫了書中的式(7.8)為： $P(c|x) = \frac{P(c)P(x|c)}{P(x)} = \frac{P(c)}{P(x)}\prod_{i=1}^d P(x_i|c)$ 其中，$\prod_{i=1}^d P(x_i|c) = P(x_1|c)* P(x_2|c)*\dots * P(x_n|c)$

基於書中式(7.6)，即$h^*(x) = \underset{c\epsilon{y}}{\arg\max} P(c|x)$ ,基於該式，將式(7.8)代入，（由於P(x)對所有類別來說是相同的，可以省略），可以得到下面： $h_{nb}(x) = \underset{c\epsilon{y}}{\arg\max} P(c)\prod_{i=1}^d P(x_i|c)$