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摘要： 朴素贝叶斯（Naive Bayesian）分类器可以给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 贝叶斯准则 公式 $\small P(C|X)=\frac{P(X|C)}{P(X)}P(C)$ 阅读全文