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朴素贝叶斯分类方法中的“朴素”是指分类方法适用范围有限

朴素贝叶斯分类器只能以懒惰学习方式使用。

朴素贝叶斯方法的优点是什么？( )①朴素贝叶斯模型具有稳定的分类效率。②在小规模数据上表现良好，可以处理多分类任务，并且适合增量训练，尤其是当数据量超过内存时，可以分批增量训练。③对丢失数据不是

朴素贝叶斯分类器假定特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量。

sklearn.naive_bayes模块实现了朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理和特征独立性假设的监督学习方法，下列模型不是朴素贝叶斯分类器的是（）。