Naive Bayerian Classification
貝葉斯假設條件： 1、每個屬性同等重要。 2、每個屬性在統計上都是獨立的。 3、比較prefer類別型字段。預測類別形態數據。 優點 以前的數據可以丟掉，一直更新。很快的訓練。 注意事項： 1、處理0的問題：每個類別加0.5。在weka中以1進行計數。 案例：預測患者的疾病。 2、若連續性數據，要離散化。 3、missing data 的處理視而不見，根據有值的部分進行預測。 4、數值型字段的處理
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