那麽什麽是樸素貝葉斯算法呢？其實樸素貝葉斯屬於生成模型，也就是生成模型和判別模型，主要看是否需要聯合分布。這個算法是比較簡單的，妳只需要做壹堆計數就可以了。如果註意到條件獨立性假設，樸素貝葉斯分類器的收斂速度會比判別模型如logistic回歸更快，所以妳只需要較少的訓練數據。即使NB條件獨立性假設不成立，NB分類器在實踐中仍然表現良好。它的主要缺點是無法學習特征之間的交互。用mRMR中的R來說，就是特征冗余。
那麽樸素貝葉斯算法有什麽優勢呢？這個算法有五個優點。首先是樸素貝葉斯模型起源於經典數學理論，具有堅實的數學基礎和穩定的分類效率。二是在訓練和查詢大量的時候要有很高的速度。即使使用非常大規模的訓練集，每個項目通常只有相對較少的特征數，項目的訓練和分類也只是特征概率的數學運算。第三是在小規模數據上表現良好，可以處理多分類任務，適合增量訓練(即可以實時訓練新樣本)。第四是對缺失數據不敏感，算法比較簡單，常用於文本分類。第五是樸素貝葉斯容易理解對結果的解釋。
當然，樸素貝葉斯算法的缺點也很明顯。樸素貝葉斯算法有四個缺點。首先是需要計算先驗概率。二是分類決策的錯誤率。第三是對輸入數據的表達非常敏感。第四種是假設樣本屬性是獨立的，所以如果樣本屬性是相關的，效果不好。
那麽樸素貝葉斯的應用領域是什麽呢？事實上，樸素貝葉斯算法被廣泛應用於欺詐檢測。當然，我們也可以使用樸素貝葉斯算法來判斷壹封郵件是否是垃圾郵件。樸素貝葉斯算法也可以用來判斷文章的類別，貝葉斯算法也可以用來判斷壹個段落表達的是正面情緒還是負面情緒。從中可以看出，樸素貝葉斯算法是壹種非常實用的算法。
在本文中，我們介紹了壹些關於樸素貝葉斯算法的優缺點的知識。相信通過這些知識的講解，妳對樸素貝葉斯算法有了壹定的了解，希望這篇文章能對妳有所幫助。