（1）基本思想：基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法；首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法；首先基于特征条件独立假设学习输入/
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机器学习总结（四）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）
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