朴素贝叶斯或者说基于贝叶斯理论的决策方法都是生成式模型。那么什么是生成式模型呢?生成式模型和判别式模型的概念分别是什么?大体来说,给定数据集x,可以直接通过建模P(c|x)来预测c,这样得到的是判别式模型。像BP网络,支持向量机,决策树都属于判别式模型。如果先对联合概率分布P(x,c)建模,然后再由此获得P(c|x),这样得到的生成式模型,例如朴素贝叶斯。
朴素贝叶斯应用的先决条件是“属性条件独立假设”,即已知类别,假设所有属性相互独立。
朴素贝叶斯或者说基于贝叶斯理论的决策方法都是生成式模型。那么什么是生成式模型呢?生成式模型和判别式模型的概念分别是什么?大体来说,给定数据集x,可以直接通过建模P(c|x)来预测c,这样得到的是判别式模型。像BP网络,支持向量机,决策树都属于判别式模型。如果先对联合概率分布P(x,c)建模,然后再由此获得P(c|x),这样得到的生成式模型,例如朴素贝叶斯。
朴素贝叶斯应用的先决条件是“属性条件独立假设”,即已知类别,假设所有属性相互独立。