算法原则之一：优先尝试简单原则。
１，朴素贝叶斯分类：
算法使用前提：所有变量对分类均是有用的，即输出依赖于所有的属性；这些变量是相互独立的，即不相关的。之所以称为“朴素”，就是因为这些假设从未被证实过。
http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2586402.html
（1）如果出现0频现象的话，就违背了基本假设，输出依赖于所有属性，此时需要进行平滑处理
（2）如果属性取值为连续数值变量（数值属性的时候），假定服从正太分布。
（3）朴素贝叶斯可以用于文档分类
（上述公式怎么看？）
朴素贝叶斯未必不优于其他方法。
２，归纳决策树ID３：
http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2196631.html
（随着树深度增加，节点的熵值迅速降低，目标是得到一棵高度最矮的决策树？）
选择信息增益最大的作为决策树的根节点，直到所有的叶子节点为纯节点
问题：分类问题为什么能够转换为一刻决策树，朴素贝叶斯公式解读？
３，C４.５十大算法之首
http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2842490.html
不过说句实话，看不大明白