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機(jī)器學(xué)習(xí)中常見算法優(yōu)缺點(diǎn)之樸素貝葉斯算法
2019-04-01
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在機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多算法，而有一種算法有著堅實的數(shù)學(xué)背景，并且被廣泛使用，這種算法就是樸素貝葉斯算法。當(dāng)然，樸素貝葉斯算法的優(yōu)點(diǎn)有很多，但這種算法的缺點(diǎn)也是我們不能忽視的，那么大家知道不知道樸素貝葉斯算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)是什么呢？下面我們就給大家介紹一下這個問題。


那么什么是樸素貝葉斯算法呢？其實樸素貝葉斯屬于生成式模型，也就是關(guān)于生成模型和判別式模型，主要還是在于是否需要求聯(lián)合分布，這種算法是一種比較簡單的算法，你只需做一堆計數(shù)即可。如果注有條件獨(dú)立性假設(shè)，樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快于判別模型，比如邏輯回歸，所以你只需要較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)即可。即使NB條件獨(dú)立假設(shè)不成立，NB分類器在實踐中仍然表現(xiàn)的很出色。它的主要缺點(diǎn)是它不能學(xué)習(xí)特征間的相互作用，用mRMR中R來講，就是特征冗余。


那么樸素貝葉斯算法的優(yōu)點(diǎn)是什么呢？這種算法的優(yōu)點(diǎn)有五個，第一就是樸素貝葉斯模型發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，有著堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及穩(wěn)定的分類效率。第二就是對大數(shù)量訓(xùn)練和查詢時具有較高的速度。即使使用超大規(guī)模的訓(xùn)練集，針對每個項目通常也只會有相對較少的特征數(shù)，并且對項目的訓(xùn)練和分類也僅僅是特征概率的數(shù)學(xué)運(yùn)算而已。第三就是對小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好，能個處理多分類任務(wù)，適合增量式訓(xùn)練（即可以實時的對新增的樣本進(jìn)行訓(xùn)練）。第四就是對缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡單，常用于文本分類。第五就是樸素貝葉斯對結(jié)果解釋容易理解。


當(dāng)然，樸素貝葉斯算法的缺點(diǎn)也是很明顯的，樸素貝葉斯算法的缺點(diǎn)有四點(diǎn)，第一就是需要計算先驗概率。第二就是分類決策存在錯誤率。第三就是對輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感。第四就是對由于使用了樣本屬性獨(dú)立性的假設(shè)，所以如果樣本屬性有關(guān)聯(lián)時其效果不好。


那么樸素貝葉斯應(yīng)用領(lǐng)域是什么呢？其實樸素貝葉斯算法在欺詐檢測中使用較多。當(dāng)然，我們還可以用樸素貝葉斯算法來決定一封電子郵件是否是垃圾郵件。還可以用樸素貝葉斯算法判斷一篇文章應(yīng)該的類別，同時也能夠使用貝葉斯算法去判斷一段文字表達(dá)的是積極的情緒還是消極的情緒。從中我們可以看出樸素貝葉斯算法是一個十分實用的算法。


在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于樸素貝葉斯算法優(yōu)缺點(diǎn)的相關(guān)知識，通過對這些知識的講解相信大家已經(jīng)對樸素貝葉斯算法有了一定的了解，希望這篇文章能夠幫助大家。

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