机器学习中常用算法优缺点的朴素贝叶斯算法

机器学习中有很多算法，有一种算法数学背景扎实，应用广泛。这个算法就是朴素贝叶斯算法。当然，朴素贝叶斯算法有很多优点，但是这种算法的缺点也是不容忽视的，那么你知道朴素贝叶斯算法的优点和缺点是什么吗？下面给大家介绍一下这个问题。

那么什么是朴素贝叶斯算法呢？其实朴素贝叶斯属于生成模型，也就是生成模型和判别模型，主要看是否需要联合分布。这个算法是比较简单的，你只需要做一堆计数就可以了。如果注意到条件独立性假设，朴素贝叶斯分类器的收敛速度会比判别模型如logistic回归更快，所以你只需要较少的训练数据。即使NB条件独立性假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现良好。它的主要缺点是无法学习特征之间的交互。用mRMR中的R来说，就是特征冗余。

那么朴素贝叶斯算法有什么优势呢？这个算法有五个优点。首先是朴素贝叶斯模型起源于经典数学理论，具有坚实的数学基础和稳定的分类效率。二是在训练和查询大量的时候要有很高的速度。即使使用非常大规模的训练集，每个项目通常只有相对较少的特征数，项目的训练和分类也只是特征概率的数学运算。第三是在小规模数据上表现良好，可以处理多分类任务，适合增量训练(即可以实时训练新样本)。第四是对缺失数据不敏感，算法比较简单，常用于文本分类。第五是朴素贝叶斯容易理解对结果的解释。

当然，朴素贝叶斯算法的缺点也很明显。朴素贝叶斯算法有四个缺点。首先是需要计算先验概率。二是分类决策的错误率。第三是对输入数据的表达非常敏感。第四种是假设样本属性是独立的，所以如果样本属性是相关的，效果不好。

那么朴素贝叶斯的应用领域是什么呢？事实上，朴素贝叶斯算法被广泛应用于欺诈检测。当然，我们也可以使用朴素贝叶斯算法来判断一封邮件是否是垃圾邮件。朴素贝叶斯算法也可以用来判断文章的类别，贝叶斯算法也可以用来判断一个段落表达的是正面情绪还是负面情绪。从中可以看出，朴素贝叶斯算法是一种非常实用的算法。

在本文中，我们介绍了一些关于朴素贝叶斯算法的优缺点的知识。相信通过这些知识的讲解，你对朴素贝叶斯算法有了一定的了解，希望这篇文章能对你有所帮助。