朴素贝叶斯分类

        在很多的应用中，属性集与类别之间的关系是不确定的，换句话说，尽管测试样本的属性值与训练样本相同，但是也不一定能正确的预测其类别，其中一个原因是噪声的存在，另一个原因是某些影响分类的属性并没有出现在属性集中。贝叶斯方法都有所耳闻，之所以称为“朴素”贝叶斯方法，是因为在分类时，假定了“各变量间相互独立”的条件，这个条件算是比较强的了，大大简化了分类时的计算，但同时也丢失了一些分类准确性

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