深度学习算法 为什么朴素贝叶斯称为“朴素”?请简述朴素贝叶斯分类的主要思想？

为什么朴素贝叶斯称为“朴素”?请简述朴素贝叶斯分类的主要思想？

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯独立假设定理的简单概率分类器。

Naive的直译意思是简单、简单和天真。

朴素贝叶斯分类是最常用的两种分类算法（决策树分类和朴素贝叶斯分类）。分类是将一个未知样本分成几个已知类的过程。

朴素贝叶斯分类基于贝叶斯概率的思想，假设属性相互独立，如a和B，则p（B | a）表示a发生时B的概率。

有关详细信息，请参阅刘伟鹏大牛的《数学之美：平凡而神奇的贝叶斯方法》

贝叶斯网络和贝叶斯分类算法的区别？

为了测试和评价贝叶斯分类器的性能，有必要对不同的数据集进行对比实验。现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的而设计的，不能满足不同研究的需要本文介绍了基于MATLAB的BNT软件包的贝叶斯分类器实验平台mbnc，阐述了mbnc的系统结构和主要功能，以及mbnc的幼稚性基于mbnc的贝叶斯分类器NBC，基于互信息和条件互信息测度的树扩展贝叶斯分类器Tanc，以及基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC。实验结果表明，基于mbnc的贝叶斯分类器性能优于传统的贝叶斯分类器国外同类工作，编程量远小于使用同类实验软件包，mbnc实验平台工作正确、有效、稳定，在mbnc上进行了贝叶斯分类器的优化和改进实验，贝叶斯分类是一种分类方法，它是基于贝叶斯原理对联合概率分布进行建模，然后由条件概率公式得到后验概率的生成模型。

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