一、貝葉斯網絡與樸素貝葉斯的區別

一、貝葉斯網絡與樸素貝葉斯的區別     樸素貝葉斯的假設前提有兩個第一個爲：各特徵彼此獨立；第二個爲且對被解釋變量的影響一致，不能進行變量篩選。但是很多情況這一假設是無法做到的，比如解決文本分類時，相鄰詞的關係、近義詞的關係等等。彼此不獨立的特徵之間的關係沒法通過樸素貝葉斯分類器訓練得到，同時這種不獨立性也給問題的解決方案引入了更多的複雜性[1]。     此時，更具普遍意義的貝葉斯網絡在特徵彼

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