已知学得规则：好瓜 ←（根蒂=蜷缩）⋀（脐部=凹陷）。则被该规则覆盖的样本是好瓜，没被覆盖的不是好瓜。
这句话不对在哪里？
已知学得规则：坏瓜 ←（纹理=模糊），则被该规则覆盖的样本为坏瓜。
这句话对么？能解释一下么？
已知学得规则：好瓜 ←（根蒂=蜷缩）⋀（脐部=凹陷）。则被该规则覆盖的样本是好瓜，没被覆盖的不是好瓜。这句话对么？
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- 2026-01-09 01:072501_92397840的博客 本文将基于经典的（Watermelon Dataset），演示如何计算一个样本是“好瓜”的概率，并重点讲解（Laplacian Correction）如何解决特征概率为0的问题，以及它在防止概率下溢（Underflow）中的作用。
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- 2025-12-08 14:42kleaning的博客 在机器学习的分类算法中，朴素贝叶斯（Naive Bayes...3、类别标签清晰（好瓜 / 坏瓜二分类）；朴素贝叶斯无需复杂的迭代训练，仅通过概率计算即可完成分类，且推理过程直观，非常适合作为入门实战案例。本文将从。
- 2025-11-28 15:28X平方+C的博客 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的...我们今天的实战就是其中的质量检测———通过西瓜的各种特征来判断其品质#设置空字典存储数据self.prior_prob = {} #先验概率 P(好瓜) P(坏瓜)self.discrete_prob = {} #条件概率。
- 2018-08-03 00:24东东oyey的博客 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。在机器学习中，决策...
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- 2020-04-23 20:57J_8023的博客 y_test)) Classifier Score: 0.9666666666666667 编号 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜 1 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 2 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 3 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 4 青绿 ...
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