贝叶斯分类法
优点：
1)所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。
2)有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
缺点：
1)假设属性之间相互独立，这往往并不成立。(喜欢吃番茄、鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋)。
2)需要知道先验概率。
3)分类决策存在错误率。
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