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上传时间: 2012-07-02
详细说明： 朴素贝叶斯分类或简单贝叶斯分类的工作过程如下：
（1）每个数据样本用一个n维特征向量表示，分别描述对n个属性A1,A2,…An样本的n个度量。
（2）假定有m个类C1,C2,…Cm。给定一个未知的数据样本X（即没有类标号），分类法将预测X属于具有最高后验概率（条件X下）的类。即是说，朴素贝叶斯分类将未知的样本分配给类Ci，当且仅当
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