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您所描述的是朴素贝叶斯分类器的一个标准问题。您可以搜索下溢以找到答案。或看这里。
简短的答案是用对 表示所有这些是标准的。因此，您无需对概率相乘，而求和它们的对数。
您可能还需要查看其他算法以进行分类。
我有一个用Python编程的贝叶斯分类器，问题是当我将特征概率相乘时，我会得到非常小的float值，例如2.5e-320或类似的值，突然变成0.0。0.0显然对我没有用，因为我必须根据哪个类返回MAX值（更大的值）来找到“最佳”类。
处理此问题的最佳方法是什么？我考虑过要找到数字的指数部分（-320），如果数值太低，则将该值乘以1e20或类似的值。但是也许有更好的方法？
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