贝叶斯是生成模型
贝叶斯做了条件独立性假设
贝叶斯的后验概率最大是由期望风险最小化得出的
拉普拉斯其实就是+1变换，为了避免出现零概率的情况，因为零概率会导致后面的连乘也都是零，所以加了拉普拉斯平滑可以避免这个突变
1.独依赖估计（One-Dependent Estimator），选择一个超父节点和其他的特征形成依赖
2.TAN（Tree Augmented Naive Bayes）,计算每两个特征之间的互信息，
作为权值，最后生成一个最大带权生成树，然后找接个根节点，将边置为有向的，再加入从y到每个节点的有向边。
3.AOE(averaged One-Dependent Estimator) 他用了集成的方法将每个特征都作为父节点，之后再用集成的方法得到最后的结果。
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本文标题：朴素贝叶斯
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