一、贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别

一、贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别     朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为：各特征彼此独立；第二个为且对被解释变量的影响一致，不能进行变量筛选。但是很多情况这一假设是无法做到的，比如解决文本分类时，相邻词的关系、近义词的关系等等。彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到，同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1]。     此时，更具普遍意义的贝叶斯网络在特征彼

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