贝叶斯方法及其应用 线性分类器与贝叶斯分类器有什么区别？

线性分类器与贝叶斯分类器有什么区别？

在分类问题中，因变量y可视为数据的标签，属于分类变量。

所谓分类问题就是在数据的自变量x空间中寻找一些决策边界，用不同的标签将数据分开。如果某一方法得到的决策边界在自变量x空间中是线性的，则该方法称为线性分类器。贝叶斯分类器的分类原理是利用贝叶斯公式，通过对象的先验概率，即对象属于某一类的概率，计算出对象的后验概率，并选择后验概率最大的类作为对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前，贝叶斯分类器主要有朴素贝叶斯、Tan、ban和GBN四种。

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器的区别？

贝叶斯分类器是通过概率统计得到的，需要训练神经网络得到相应的分类函数。如果非要说差异，那就是结构上的差异。神经网络是用高阶级数或几何空间来逼近的，众多的节点构成一个非常复杂的数据关联，而贝叶斯分类器是通过每个模式（事件几何）在理论上，神经网络是一个连续的系统，贝叶斯是不连续的，而且贝叶斯方法不能处理维度之间高度相关的事件（这就像z=ax by，但是Y中有一个X的相关因子，X和Y是不独立的）。然而，神经网络却没有这样的问题。

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