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朴素贝叶斯分类的简单解释

我发现很难理解朴素贝叶斯的过程，我想知道如果有人能用简单的一步一步的过程用英语解释它。 我知道需要把时间作为概率进行比较，但我不知道训练数据是如何与实际数据集相关的。 请给我一个关于训练集扮演的angular色的解释。 我在这里给出一个非常简单的例子，比如香蕉 training set— round-red round-orange oblong-yellow round-red dataset—- round-red round-orange round-red round-orange oblong-yellow round-red round-orange oblong-yellow oblong-yellow round-red