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朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于“特征条件独立”的假设学习输入/输出的联合概率分布。然后基于此模型，对给定输入x，利用贝叶斯定理求后验概率最大的y。 朴素贝叶斯实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。
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