由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。
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**贝叶斯分类**是一种基于概率统计的机器学习方法，其核心思想是利用先验概率和后验概率的关系来进行预测。在贝叶斯定理的基础上，贝叶斯分类器能够根据已知的训练数据，计算出给定输入属于各个类别的概率，并选择...
7. **不足之处**: 朴素贝叶斯分类器的主要缺点是它的假设过于简单，可能会忽略特征之间的相关性。此外，如果某些特征在训练集中未出现，会导致概率估计为零，这可以通过拉普拉斯平滑或增一平滑等方法来解决。 8. **...
贝叶斯分类器是一种基于概率理论的机器学习方法，它利用贝叶斯定理来预测一个数据实例属于某个特定类别的概率。在信息技术领域，贝叶斯分类器被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析、推荐系统等多个场景。 ...
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