貝葉斯網絡和貝葉斯分類算法的區(qū)別？為了測試和評價貝葉斯分類器的性能，有必要使用不同的數據集進行對比實驗。現有的貝葉斯網絡實驗軟件包都是針對特定目的而設計的，不能滿足不同研究的需要本文介紹了基于MATL

貝葉斯網絡和貝葉斯分類算法的區(qū)別？

為了測試和評價貝葉斯分類器的性能，有必要使用不同的數據集進行對比實驗?，F有的貝葉斯網絡實驗軟件包都是針對特定目的而設計的，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驗平臺mbnc，闡述了mbnc的系統(tǒng)結構和主要功能，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度的樹擴展貝葉斯分類器Tanc，以及基于K2算法和GS算法的貝葉斯網絡分類器BNC。實驗結果表明，基于mbnc的貝葉斯分類器性能優(yōu)于傳統(tǒng)的貝葉斯分類器國外同類工作，編程量遠小于使用同類實驗軟件包，mbnc實驗平臺工作正確、有效、穩(wěn)定，對mbnc的貝葉斯分類器進行了優(yōu)化和改進，并對缺失數據進行了處理由英國數學家Thomas Bayes（1702-1761）描述了兩種條件概率之間的關系。

貝葉斯分類方法由誰最早提出？

naivebayesian分類器是一種基于貝葉斯獨立假設定理的簡單概率分類器。

Naive的直譯意思是簡單、簡單和天真。

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

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

詳見劉偉鵬大牛著《數學之美：平凡而神奇的貝葉斯方法》