朴素贝叶斯书评预测，朴素贝叶斯的朴素体现在哪里?
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1、数据挖掘十大经典算法之朴素贝叶斯
因此，在经典朴素贝叶斯的基础上，还有更为灵活的建模方式—— 贝叶斯网络（Bayesian Belief Networks， BBN） ，可以单独指定特征值之间的是否独立。这里就不展开了，有兴趣的同学们可以做进一步了解。
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。（2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯（NB）属于生成式模型（即需要计算特征与类的联合概率分布），计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：是一种基于贝叶斯定理的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：是一种基于相似度的分类算法，常用于图像识别、推荐系统等领域。
2、贝叶斯与朴素贝叶斯
贝叶斯是一个公式： 朴素贝叶斯是一种分类方法，为了计算方便和可行，事先假设Xi条件独立。
英国数学家。1702年出生于伦敦，贝叶斯在数学方面主要研究概率论.对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献。他的统计学概率理论称为贝叶斯 Thomas Bayes。
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。
朴素贝叶斯朴素的原因如下：朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，使用概率模型进行分类。它假设每个输入特征是独立的，即特征之间没有相互作用。这一假设在许多实际情况下并不成立，但这种朴素假设使得模型易于理解和实现。
贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯这三者之间是有区别的。
3、朴素贝叶斯的基本假设是什么
朴素贝叶斯的基本假设如下：朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，即给定某个特征的值后，其他特征的值不会影响分类结果。这个基本假设是朴素贝叶斯算法的核心，也是其名称朴素的来源。
之所以称为朴素贝叶斯，是因为它假设每个输入 变量是独立的。这个假设现实生活中根本不满足，但对绝大部分复杂问题仍然非常有效。
这主要是因为朴素贝叶斯的基本假设是所有特征值之间都是相互独立的，这才使得概率直接相乘这种简单计算方式得以实现。
朴素贝叶斯分类（NBC）是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法，以特征词之间独立作为前提假设，学习从输入到输出的联合概率分布，再基于学习到的模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
4、朴素贝叶斯
这个假设是朴素贝叶斯法的基础，因为它使得朴素贝叶斯法在处理大量特征时能够保持高效和简洁。如果这个假设不成立，那么朴素贝叶斯法就不能正确地预测类别，因为它会错误地认为每个特征的贡献是相互独立的。
朴素贝叶斯算法对大规模数据处理的能力。由于朴素贝叶斯算法是基于概率理论的，因此在处理大规模数据集时，它可以有效地利用先验概率和条件概率进行分类，相对于其他一些基于统计学习的算法，具有更强的处理大规模数据的能力。
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯（NB）属于生成式模型（即需要计算特征与类的联合概率分布），计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。
朴素贝叶斯朴素的原因如下：朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，使用概率模型进行分类。它假设每个输入特征是独立的，即特征之间没有相互作用。这一假设在许多实际情况下并不成立，但这种朴素假设使得模型易于理解和实现。
是监督。朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，其通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，因此其是基于概率论的一种分类方法，因为分类的目标是确定的，所以也是属于监督学习。
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