, 整体的联合概率是通过乘法法则计算的 , 这样会抹去其它属性的信息 , 即使其它属性的权重很大 , 整体概率也会成为

是一个常数 , 可以不考虑该值 , 所有的概率都除以了该值 , 对比各个类别概率时 , 可以不考虑改值具体是多少 ;

2 . 获取这两个概率 : 从系统后台服务器中的邮件库中获取垃圾邮件 和 正常邮件比例即可 ;

① 提出假设 : 首先要猜测用户想要输入的是哪个单词 , 给出几个猜测的可能项 ;

① 原理 : 基于统计学方法贝叶斯 ( Bayes ) 理论 , 预测样本某个属性的分类概率 ;

① 目的 : 根据现有的数据集的 若干 ( 1 个或多个 ) 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 预测其它属性值 ;

1 . 决策树规则表示形式 : 决策树 中蕴含的 规则可以使用 IF-THEN 形式表示 ;

1 . 数据挖掘任务分类 : 数据挖掘任务分为 模型挖掘 和 模式挖掘 , 其中 模型挖掘 包含 描述建模 和 预测建模 ;

1 . 模型或模式结构 : 通过 数据挖掘过程 得到知识 ; 是算法的输出格式 , 使用 模型 / 模式 将其表达出来, 如 : 线性回归模型 , 层次聚类模型 , 频繁序列模式 等 ;...

1 . 数据挖掘算法现状 : 目前数据挖掘领域算法很多 , 并且每年都会有有大量算法提出 ;