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朴素贝叶斯分类器是什么意思?
1、朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器，之所以成为朴素，应该是Naive的直译，意思为简单，朴素，天真。贝叶斯方法 贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。
2、朴素贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的分类方法。在该方法中，我们首先计算每个特征（如单词、像素等）与每个类别之间的条件概率，然后使用贝叶斯定理来计算给定特征时每个类别的后验概率。
3、贝叶斯模型是利用先贝叶斯定理进行计算的一种机器学习模型，并且此处涉及先验概率和后验概率。
朴素贝叶斯为什么是线性分类器
1、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。
2、称为“朴素”：朴素贝叶斯分类方法之所以被称为“朴素”，是因为它假设各个特征之间是相互独立的，这种假设虽然在现实中很难满足，但是在实际应用中，由于朴素贝叶斯分类方法的高效性和准确性，往往也能够取得较好的效果。
3、其内部算法上会关注于条件概率排序并非具体概率数字，因而其具有一定容错能力，并且特征属性之间假如有着关系并不完全独立，其内部可能存在相关抵消现象。
在利用朴素贝叶斯检测垃圾邮件的方法中,为什么不用0.5,二是用一个较...
1、不过朴素贝叶斯方法也太简单了，要满足条件独立假设，表现往往一般。这时我们可以上其他常规武器了，比如决策树，决策树的算法逻辑非常有意思，符合人们做决断的逻辑！通过逐一判断特征是否满足某些条件，来对文本进行分类。
2、但实际在很多情况下，朴素贝叶斯工作得很好，特别是文档分类和垃圾邮件过滤。
3、整体上看，朴素贝叶斯模型原理较为简单，且应用较为广泛，比如输入法时可能会进行纠错功能处理，也或者垃圾邮件的识别等。
4、第四就是对由于使用了样本属性独立性的假设，所以如果样本属性有关联时其效果不好。那么朴素贝叶斯应用领域是什么呢？其实朴素贝叶斯算法在欺诈检测中使用较多。
5、原理：朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的分类方法，通过计算每个特征在不同类别下出现的概率，从而计算出一个实例属于每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
6、逻辑回归的应用其实跟它的算法特点有很大的关系。由于逻辑回归是一种性能很好的二分类算法。所以逻辑回归几乎可以应用于任何需要二分类的问题。如癌症检测、垃圾邮件分类、广告点击预测、医疗效果分析等。
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