經常使用分類問題的算法-樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifiers）
樸素貝葉斯分類器是分類算法集合中基於貝葉斯理論的一種算法。它不是單一存在的，而是一個算法家族，在這個算法家族中它們都有共同的規則。例如每一個被分類的特徵對與其餘的特徵對都是相互獨立的。web 樸素貝葉斯分類器的核心思想是： 一、將全部特徵的取值當作已經發生的事件 二、將因變量屬於某個分類也當作全部特徵出現條件下的機率事件去判斷。將分類問題轉換爲計算Xi出現的狀況下 Yi 發生的機率（即爲 P(Yi
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