数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
从统计学的角度，是可以给一个理论解的。上面这张图是某一事件 “在样本中出现的频率 - 实际出现的概率” 的概率密度。原因如下： 而朴素贝叶斯的精度控制本质上是控制Pr(A|B)=Pr(AB)/Pr(B)的精度。当Pr(AB)和Pr(B)的估计精度很高时，整个条件概率的精度自然而然地就能高起来。 所以现在问题就好办了，我们通过控制样本规模n，来缩小这个正态分布的方差，进而控制频率与概率的差。怎么控制呢？大概按照如下步骤： Pr(|Pr(X)-Freq(X)|<e)>1-q 如下图所示，就是使阴影部分的面积至少为1-q  然而，我们会发现遇到一个问题，这个正态分布的期望知道，方差中的n是变量，但是方差中还有个p(1-p)是不知道的怎么办？ 没关系，因为p(1-p)<0.25（初中数学） 所以方差的最大值就能知道，所以当n确定时，阴影部分的最小面积就能知道，我们使最小面积大于1-q即可。 ---------------------------------------------------下面是另一种方法-------------------------------------------- 其实上面那种方法已经给了采样的理论指导，那么还有没有别的办法捏？ 有，那就是渐进采样，Progressive Sampling 方法如下：  所以，设置一个阈值e，当两个样本规模下Pc估计值的差小于e时，停止增加样本规模。