机器学习中置信度、概率的区别以及怎么计算置信区间?

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       希望我的问题能得到各位知情者的回答，问题是这样的：
       机器学习的相关算法，软件如weka或mahout，经预测后，一个实例的分类的概率和置信度在计算方法上有什么区别，不同算法计算方法是否不一样，怎样计算置信区间？
      请明白的人士给予解答吧，我很困惑，特别是在置信度和概率的计算方法和概念，给我科普一下好么，先谢过了。

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关键词：置信区间 机器学习 置信度 mahout 计算方法 置信区间 置信度