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为了避开估计后验概率P（c|x)这个障碍，朴素贝叶斯分类器提出了一个什么假设？
参考答案和解析
答：
先验概率——事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。
后验概率——结果发生后反推事件发生原因的概率；或者说，基于先验概率求得的反向条件概率。
条件概率——一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为P(x|y)表示y发生的条件下x发生的概率。
可用贝叶斯公式把后验概率和条件概率、先验概率联系起来，相互推算：
P(A|B) =P(AB)/P(B)=P(B|A) P(A) / P(B)
P(A|B) 表示在B发生的条件下A发生的概率
先验概率——事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。
后验概率——结果发生后反推事件发生原因的概率；或者说，基于先验概率求得的反向条件概率。
条件概率——一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为P(x|y)表示y发生的条件下x发生的概率。
可用贝叶斯公式把后验概率和条件概率、先验概率联系起来，相互推算：
P(A|B) =P(AB)/P(B)=P(B|A) P(A) / P(B)
P(A|B) 表示在B发生的条件下A发生的概率
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Ⅱ.如果试验或抽样的结果使该小概率事件出现了，则不能否定这个假设
Ⅲ.如果试验或抽样的结果使该小概率事件出现了，这与小概率原理相违背，表明原来的假设有问题，应予以否定，即拒绝这个假设
Ⅳ.若该小概率事件在一次试验或抽样中并未出现，就没有理由否定这个假设，表明试验或抽样结果支持这个假设，这时称假设与试验结果是相容的，或者说可以接受原来的假设A.Ⅰ、Ⅲ
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Ⅲ若该小概率事件在一次试验或抽样中并未出现，就没有理由否定这个假设，表明试验或抽样结果支持这个假设，这时称假设和实验结果是相容的，或者说可以接受原来的假设
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