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朴素贝叶斯和贝叶斯网络_朴素贝叶斯和贝叶斯的区别

朴素贝叶斯和贝叶斯的区别

一、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯的前提是特征之间没有关联。
公式为:
在这里插入图片描述
举例例子理解:
x:某些词汇,y:垃圾邮件或者正常邮件,p(x|y):当是垃圾邮件或者正常邮件时,某些词汇出现概率,p(y):垃圾邮件或正常邮件的概率,p(x):某些词汇的概率。p(x|y),p(y)和p(x)叫做先验概率,p(y|x)叫做后验概率
因为X为集合,所以公式改为:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述是求积符号。
垃圾邮件和正常邮件也可以用0,1表示,公式改写为:
在这里插入图片描述
y有0和1两种取值。

二、贝叶斯网络

贝叶斯网络的出现就是解决特征之间有关联。它包含结构和参数,是一个有向无环图,用到联合概率公式。
贝叶斯网络构建方法

  • 专家人为的构建
  • 机器用数据训练,自己构建
  • 专家和机器用数据,一起构建
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