贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。贝叶斯定理是指在已知某个条件下，另一个条件发生的概率。在分类问题中，我们需要根据已知的特征来预测一个样本属于哪个类别。贝叶斯算法通过计算每个类别的先验概率和条件概率来进行分类。
具体来说，贝叶斯算法假设每个特征都是独立的，即每个特征对于分类的影响是相互独立的。然后，通过计算每个类别的先验概率和每个特征在每个类别下的条件概率，来计算每个类别的后验概率。最终，将后验概率最大的类别作为预测结果。
贝叶斯算法的优点是简单、易于实现，并且对于小样本数据具有较好的效果。缺点是假设特征之间相互独立，这在实际应用中并不一定成立。