線性分類器與貝葉斯分類器有什么區(qū)別？在分類問題中，因變量y可視為數(shù)據(jù)的標簽，屬于分類變量。所謂分類問題就是在數(shù)據(jù)的自變量x空間中尋找一些決策邊界，用不同的標簽將數(shù)據(jù)分開。如果某一方法得到的決策邊界在自

線性分類器與貝葉斯分類器有什么區(qū)別？

在分類問題中，因變量y可視為數(shù)據(jù)的標簽，屬于分類變量。

所謂分類問題就是在數(shù)據(jù)的自變量x空間中尋找一些決策邊界，用不同的標簽將數(shù)據(jù)分開。如果某一方法得到的決策邊界在自變量x空間中是線性的，則該方法稱為線性分類器。貝葉斯分類器的分類原理是利用貝葉斯公式，通過對象的先驗概率，即對象屬于某一類的概率，計算出對象的后驗概率，并選擇后驗概率最大的類作為對象所屬的類。也就是說，貝葉斯分類器是最小錯誤率意義上的優(yōu)化。目前，貝葉斯分類器主要有樸素貝葉斯、Tan、ban和GBN四種。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別？

貝葉斯分類器是通過概率統(tǒng)計得到的，需要訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到相應(yīng)的分類函數(shù)。如果非要說差異，那就是結(jié)構(gòu)上的差異。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用高階級數(shù)或幾何空間來逼近的，眾多的節(jié)點構(gòu)成一個非常復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，而貝葉斯分類器是通過每個模式（事件幾何）在理論上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個連續(xù)的系統(tǒng)，貝葉斯是不連續(xù)的，而且貝葉斯方法不能處理維度之間高度相關(guān)的事件（這就像z=ax by，但是Y中有一個X的相關(guān)因子，X和Y是不獨立的）。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻沒有這樣的問題。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)集進行對比實驗?，F(xiàn)有的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實驗軟件包都是針對特定目的而設(shè)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(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(wǎng)絡(luò)分類器BNC。實驗結(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，在mbnc上進行了貝葉斯分類器優(yōu)化和改進實驗