贝叶斯分类器中离散属性与连续属性的讨论

一、离散属性会违反独立性假设参数 即本来假设P(A1, A2, …, An |C) = P(A1| Cj) P(A2| Cj)… P(An| Cj)，在离散属性中，会影响这个公式，致使各个类别P(Ci | B) + P(Cj | B) +P(Ck | B)...!= 1 二、若是属性连续，假设属性服从正态分布，用均值和方差做为分布参数，用此属性的某个特定值的几率密度做为条件几率P(Ai|cj)

>>阅读原文<<