WEKA (概率的应用)
OneR假设只通过一个属性来决策，另一种策略正好相反，假设所有属性在决策过程中有平等的，独立的贡献，这是Naive Bayes。Naive Bayes基于两个假设：所有属性都同等重要，且在统计上是独立的。
概率论Bayes Theorem（贝叶斯定理）
先验概率
后验概率
WEKA尝试
名词性天气数据集
不同
都大了一个，避免出现零次数，零乘任何数都为0（零次数问题，简单每个数加一）
假设各因素相互独立，但实际一般不独立，依然能得到好的分类效果，因为分类精确不是很重要，如果增加冗余属性就会出现问题，极端相互依赖的例子是两个属性有相同的值，完全相同的属性。可以属性选择。
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