En naiv Bayes klassifikator er en klassifikator baseret på Bayes' teorem, der anvender den naive antagelse, at alle parametre er uafhængige. I modsætning til Bayes' teorem beregner man som regel ikke normalisatoren ved klassificering, da denne vil være konstant for alle de forskellige klasser, og vil derfor bare kræve ekstra beregningstid, uden det har betydning for resultatet. Naiv Bayes klassifikatoren hører under supervised learning og kan blandt andet bruges som spam filter eller til analysering af teksters synspunkt.[1]