分 类器的性能是分类研究的主要目标之一。在众多的研 究建立分类器的方法和理论中，建立在直观的概率论 基础上的朴素贝叶斯方法(NaiveBayes，NB)以能够将 先验信息和样本信息进行集成等优点，广泛应用于许 多领域，其性能可以与神经网络、决策树相媲美
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上的朴素贝叶斯方法
On the naive Bayes method
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然后本文在朴素贝叶斯预测模块的基础上，对预测方法进行拓展。
Furthermore, this paper extends the prediction method on the basis of Bayes module.
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