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用途：分类，举例：垃圾邮件过滤。
是一种典型的监督算法。需要经过训练才能后续进行分类。
进行贝叶斯分类的时候，最重要的环节是特征的提取，这个将训练或者分类的数据转化成一个特征列表。
优点：速度快。对分类器实际学习状况的解释相对简单。
缺陷：无法处理基于特征组合所产生的变化结果。
决策树从根部开始构造。
根据不同的特征拆分，对决策树的构建的影响是非常大的。
《集体智慧编程》第12章：算法总结
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