樸素貝葉斯分類器

， 在機器學習中是一系列以假設特徵之間強 （ 樸素 ） 獨立下運用貝葉斯定理爲基礎的簡單 。 單純貝氏自1950年代已廣泛研究 ， 在1960年代初就以另外一個名稱引入到文本信息檢索界中 ， 並仍然是文本分類的一種熱門 （ 基準 ） 方法 ， 文本分類是以詞頻爲特徵判斷文件所屬類別或其他 （ 如垃圾郵件 、 合法性 、 體育或政治等等 ） 的問題 。 通過適當的預處理 ， 它可以與這個領域更先進的方法 （ 包括支持向量機 ） 相競爭 。 它在自動醫療診斷中也有應用 。 單純貝氏分類器是高度可擴展的 ， 因此需要數量與學習問題中的變量 （ 特徵 / 預測器 ） 成線性關係的參數 。 最大似然訓練可以通過評估一個封閉形式的表達式來完成 ， 只需花費線性時間 ， 而不需要其他很多類型的分類器所使用的費時的迭代逼近 。 在統計學和計算機科學文獻中 ， 單純貝氏模型有各種名稱 ， 包括簡單貝葉斯和獨立貝葉斯 。 所有這些名稱都參考了貝葉斯定理在該分類器的決策規則中的使用 ， 但單純貝氏不 （ 一定 ） 用到貝葉斯方法 ； 《 》 提到 “ 『 單純貝氏 』 有時被稱爲貝葉斯分類器 ， 這個馬虎的使用促使真正的貝葉斯論者稱之爲傻瓜貝葉斯模型 。 ”