加上條件獨立假設的貝葉斯方法就是樸素貝葉斯方法（Naive Bayes）。?Naive的發音是“乃一污”，意思是“樸素的”、“幼稚的”、“蠢蠢的”。咳咳，也就是說，大神們取名說該方法是一種比較萌蠢的方法，為啥？

將句子（“我”,“司”,“可”,“辦理”,“正規發票”) 中的 （“我”,“司”）與（“正規發票”）調換一下順序，就變成了一個新的句子（“正規發票”,“可”,“辦理”, “我”, “司”)。新句子與舊句子的意思完全不同。但由于乘法交換律，樸素貝葉斯方法中算出來二者的條件概率完全一樣！計算過程如下：

P(（“我”,“司”,“可”,“辦理”,“正規發票”)|S)?
=P(“我”|S)P(“司”|S)P(“可”|S)P(“辦理”|S)P(“正規發票”|S)?
=P(“正規發票”|S)P(“可”|S)P(“辦理”|S)P(“我”|S)P(“司”|S）?
=P(（“正規發票”,“可”,“辦理”,“我”,“司”)|S)

也就是說，在樸素貝葉斯眼里，“我司可辦理正規發票”與“正規發票可辦理我司”完全相同。樸素貝葉斯失去了詞語之間的順序信息。這就相當于把所有的詞匯扔進到一個袋子里隨便攪和，貝葉斯都認為它們一樣。因此這種情況也稱作詞袋子模型(bag of words)。?

?

詞袋子模型與人們的日常經驗完全不同。比如，在條件獨立假設的情況下， “武松打死了老虎”與“老虎打死了武松”被它認作一個意思了。 恩，樸素貝葉斯就是這么單純和直接，對比于其他分類器，好像是顯得有那么點萌蠢。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的朴素贝叶斯(Naive Bayes)，“Naive”在何处？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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