在现实任务中朴素贝叶斯分类器的使用方式是什么呢？？
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若任务对预测速度要求较高，则对给定的训练集，可将朴素贝叶斯分类器涉及的所有概率估值事先计算好存储起来，这样在进行预测时只需要 “查表” 即可进行判别；
若任务数据更替频繁，则可采用 “懒惰学习” (lazy learning) 方式，先不进行任何训练，待收到预测请求时再根据当前数据集进行概率估值；
若数据不断增加，则可在现有估值的基础上，仅对新增样本的属性值所涉及的概率估值进行计数修正即可实现增量学习。
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