貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類算法的區(qū)別？為了測(cè)試和評(píng)價(jià)貝葉斯分類器的性能，有必要使用不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)?，F(xiàn)有的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)軟件包都是針對(duì)特定目的而設(shè)計(jì)的，不能滿足不同研究的需要本文介紹了基于MATL

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類算法的區(qū)別？

為了測(cè)試和評(píng)價(jià)貝葉斯分類器的性能，有必要使用不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)?，F(xiàn)有的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)軟件包都是針對(duì)特定目的而設(shè)計(jì)的，不能滿足不同研究的需要本文介紹了基于MATLAB的BNT軟件包的貝葉斯分類器實(shí)驗(yàn)平臺(tái)mbnc，闡述了mbnc的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和主要功能，以及mbnc的幼稚性基于mbnc的貝葉斯分類器NBC，基于互信息和條件互信息測(cè)度的樹(shù)擴(kuò)展貝葉斯分類器Tanc，以及基于K2算法和GS算法的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器BNC。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于mbnc的貝葉斯分類器性能優(yōu)于傳統(tǒng)的貝葉斯分類器國(guó)外同類工作，編程量遠(yuǎn)小于使用同類實(shí)驗(yàn)軟件包，mbnc實(shí)驗(yàn)平臺(tái)工作正確、有效、穩(wěn)定，對(duì)mbnc的貝葉斯分類器進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)，并對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理由英國(guó)數(shù)學(xué)家Thomas Bayes（1702-1761）描述了兩種條件概率之間的關(guān)系。

貝葉斯分類方法由誰(shuí)最早提出？

naivebayesian分類器是一種基于貝葉斯獨(dú)立假設(shè)定理的簡(jiǎn)單概率分類器。

Naive的直譯意思是簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)單和天真。

樸素貝葉斯分類是最常用的兩種分類算法（決策樹(shù)分類和樸素貝葉斯分類）。分類是將一個(gè)未知樣本分成幾個(gè)已知類的過(guò)程。

樸素貝葉斯分類基于貝葉斯概率的思想，假設(shè)屬性相互獨(dú)立，如a和B，則p（B | a）表示a發(fā)生時(shí)B的概率。

詳見(jiàn)劉偉鵬大牛著《數(shù)學(xué)之美：平凡而神奇的貝葉斯方法》