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上传时间: 2018-08-10
详细说明： 朴素贝叶斯分类假定类条件独立，即给定样本的类标号，属性的值相互条件独立。这一假定简化了计算。当假定成立时，与其它所有分类算法相比，朴素贝叶斯分类是最精确的。然而，在实践中，变量之间的依赖可能存在。贝叶斯信念网络（Bayesian belief network）说明联合条件概率分布。它允许在变量的子集间定义类条件独立性。它提供一种因果关系的图形，可以在其上进行学习。这种网络也被称作信念网络、贝叶斯网络和概率网络。为简洁计，我们称它为信念网络。
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