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贝叶斯平滑

1、由于我们验证的西瓜中有些特征属性可能数据集中不会出现，导致最终算出的概率为0，但现实中这种瓜是存在的，所以引入拉普拉斯平滑来进行处理。

2、就是假设所有属性相互独立，然后避开联合概率。可以看到，在此假设下，我们可以直接基于训练集计算出后验概率的估计。但这里还有一个问题，就是当特征维度很多的时候会出现某个样本中某种特征组合从未出现过的局面，这很可能对最后模型的结果产生不好的影响。

3、趋势预测方法有很多，在实际应用中有人工神经网络、普通时序分析、齐次马尔科夫链法、回归分析法、趋势外推法、移动平均法、指数平滑法、差分自回归移动平均（ARIMA）模型、自回归条件异方差（ARCH）模型、贝叶斯（Bayesian）预测方法等。

4、贝叶斯方法可以改善这些因为他们允许进一步纳入事先知识和信仰，例如，定性临床证据或其他研究结果（荟萃分析）。贝叶斯使用概率量化的不确定性因此认为，未知参数是随机的和已知的数据是固定6第一个贝叶斯分析一般回归模型的曲线，即有序回归模型最近才由一些学者发现。

5、常用的分类器算法包括决策树、K近邻算法、支持向量机、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器等。详细解释： 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类器算法。它通过对特征进行一系列的问题判断，将数据逐步划分到不同的类别中。

6、如果对同一目标 进行多次观测，为了从这一系列观测到的值 中恢复出真实的信号，根据贝叶斯的理论框架，如果已知独立同分布的噪声 的概率密度函数 ，有表达式滤波问题就是在求解如下的方程在均匀先验 的假设下，如果 是零均值高斯白噪声 ，存在如下的表达式很显然，上式的解就是常见的均值滤波器。