機器學習：半樸素貝葉斯分類器

上篇介紹了樸素貝葉斯分類器，之所以稱爲樸素，是因爲它有一個重要假設：屬性條件獨立性假設，即假設所有屬性相互獨立。而現實任務中很難滿足這個假設。所以有人就嘗試對屬性條件獨立性假設做出一定的放鬆，於是就產生了「半樸素貝葉斯分類器」。 假設每個屬性最多僅依賴一個其他屬性： 問題轉變爲確定每個屬性的依賴的屬性（父屬性）。 SPODE方法：假設所有的屬性都依賴同一個屬性，稱爲「 超父」，可以通過 模型選擇的

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