樸素貝葉斯分類

        在很多的應用中，屬性集與類別之間的關係是不確定的，換句話說，儘管測試樣本的屬性值與訓練樣本相同，但是也不一定能正確的預測其類別，其中一個原因是噪聲的存在，另一個原因是某些影響分類的屬性並沒有出現在屬性集中。貝葉斯方法都有所耳聞，之所以稱爲「樸素」貝葉斯方法，是因爲在分類時，假定了「各變量間相互獨立」的條件，這個條件算是比較強的了，大大簡化了分類時的計算，但同時也丟失了一些分類準確性

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