浅谈机器学习中的贝叶斯算法
机器学习技术中的朴素贝叶斯分类算法的改进方法
机器学习技术中的朴素贝叶斯分类算法的改进方法机器学习技术中的朴素贝叶斯分类算法是一种经典的概率模型，它基于贝叶斯定理进行分类任务。
然而，朴素贝叶斯算法在应用过程中存在一些缺点，例如假设特征之间相互独立、对缺失数据敏感等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一些改进方法，以下将介绍其中几种常见的改进方法。
一、拉普拉斯修正朴素贝叶斯算法在进行概率估计时可能会遇到零概率问题，即某个特征在训练数据中未出现导致概率为0。
为了解决这个问题，可以使用拉普拉斯修正。
该方法在计算概率时，对计数值进行加一操作，保证概率不会为0。
这样可以避免因为某个特征未出现而导致整体概率计算结果出现问题。
二、平滑技术平滑技术是对拉普拉斯修正的一种改进方法，它过滤了一部分不必要的噪声信息，提高了分类算法的准确性。
平滑技术最常用的方法是利用贝叶斯估计，通过引入先验概率和后验概率来估计概率值。
其中，最著名的平滑技术包括拉普拉斯平滑（Laplacian Smoothing）和Lidstone平滑。
三、特征选择和特征权重调整朴素贝叶斯算法的一个基本假设是特征之间相互独立。
然而，在实际应用中，特征之间往往会存在一定的相关性。
为了解决这个问题，可以采用特征选择方法，即选择与分类结果相关性较高的特征进行分类。
此外，通过为特征赋予权重，可以进一步提高朴素贝叶斯算法的准确性。
这些权重可以根据特征的重要性进行调整，使得分类算法更加准确。
四、核密度估计朴素贝叶斯算法中对于连续型变量的处理较为困难，传统的方法往往会假设其符合某种特定的分布。
然而，这种假设并不一定适用于实际情况。
为了更好地处理连续型变量，可以采用核密度估计的方法，通过估计样本数据的概率密度函数来进行分类。
五、集成学习集成学习是将多个分类器的结果进行组合，从而得到更准确的分类结果的一种方法。
朴素贝叶斯算法可以与其他分类算法结合进行集成学习。
常用的集成学习方法包括Bagging和Boosting。
通过集合多个分类器的结果，可以减小朴素贝叶斯算法的误差，提高分类的准确性和稳定性。
贝叶斯算法原理
贝叶斯算法原理贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计学分类方法，它在机器学习和数据挖掘领域被广泛应用。
贝叶斯算法的原理是基于已知的先验概率和新的观测数据，来计算更新后的后验概率。
在实际应用中，贝叶斯算法常常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。
贝叶斯定理是贝叶斯算法的基础，它描述了在已知先验信息的情况下，如何根据新的观测数据来更新对事件发生概率的估计。
贝叶斯定理的数学表达式如下：P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)。
其中，P(A|B)表示在B发生的情况下A发生的概率，P(B|A)表示在A发生的情况下B发生的概率，P(A)和P(B)分别表示A和B发生的先验概率。
贝叶斯算法在文本分类中的应用是其一个典型的例子。
在文本分类任务中，我们需要将文本数据划分到不同的类别中，比如将一封邮件划分为垃圾邮件或非垃圾邮件。
贝叶斯算法通过计算每个类别的条件概率来实现文本分类。
具体来说，对于一个新的文本数据，我们需要计算它属于每个类别的后验概率，然后选择具有最大后验概率的类别作为最终的分类结果。
贝叶斯算法的优点之一是它对数据的分布假设较为宽松，对小样本数据有较好的分类效果。
此外，贝叶斯算法还可以自然地处理多分类问题，并且能够有效地利用先验知识。
然而，贝叶斯算法也存在一些局限性，比如对输入特征的独立性假设较为严格，对输入特征之间的相关性较为敏感。
在实际应用中，贝叶斯算法通常与其他分类算法结合使用，以提高分类的准确性。
例如，可以将贝叶斯算法与支持向量机、决策树等算法进行集成，形成集成学习的方法，以获得更好的分类效果。
总之，贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计学分类方法，它在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域有着广泛的应用。
贝叶斯算法通过计算先验概率和条件概率来实现分类，具有较好的分类效果和较强的理论基础。
然而，贝叶斯算法也存在一些局限性，需要在实际应用中综合考虑。
机器学习之贝叶斯算法原理及实现详解
机器学习之贝叶斯算法原理及实现详解贝叶斯算法是一种基于概率统计的机器学习算法，能够在给定特征和目标变量的情况下，对未知样本进行分类或预测。
它基于贝叶斯定理和条件独立性假设，通过计算后验概率来进行决策。
贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，用于计算在给定其中一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。
设A和B是两个事件，P(A)和P(B)分别表示它们独立发生的概率，P(A，B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率，则贝叶斯定理可以表示为：P(A，B)=P(B，A)*P(A)/P(B)其中，P(B，A)是条件概率，表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率。
P(A，B)是后验概率，表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率。
P(A)是先验概率，表示事件A在考虑事件B前的概率。
P(B)是归一化常量，用于确保概率总和为1在贝叶斯分类中，我们将训练数据集表示为{(x1, y1), (x2,y2), ..., (xn, yn)}，其中xi是特征向量，yi是对应的目标变量。
目标是根据已知的特征向量x，对新的样本进行分类，即找到一个最优的类别y。
根据贝叶斯定理，我们可以将问题转化为计算后验概率P(y，x)，即在给定特征x的情况下，类别y发生的概率。
为了实现这一点，我们需要对类别y进行建模。
贝叶斯算法的核心思想是条件独立性假设，即假设每个特征在给定类别情况下是独立的。
基于这一假设，我们可以将后验概率P(y，x)表示为每个特征的条件概率的乘积。
P(y，x) ∝ P(y) * P(x，y) = P(y) * P(x1，y) * P(x2，y) * ... * P(xn，y)其中，P(y)是先验概率，表示在没有任何特征信息的情况下，类别y发生的概率。
P(xi，y)是条件概率，表示在类别y的条件下，特征xi发生的概率。
实现贝叶斯算法的关键是构建条件概率模型，即统计训练数据集中每个特征在不同类别下的概率分布。
对于离散特征，可以通过计算每个特征值的频率来估计概率。
贝叶斯推断原理分析及在机器学习中的应用
贝叶斯推断原理分析及在机器学习中的应用引言贝叶斯推断原理是一种基于贝叶斯定理的概率推断方法，它在机器学习领域中扮演着重要的角色。
本文将首先介绍贝叶斯推断原理的基本概念和数学原理，然后探讨其在机器学习中的应用，包括分类、聚类、回归等任务。
贝叶斯推断原理的基本概念与数学原理贝叶斯推断原理是基于贝叶斯定理推导出来的一种概率推断方法。
在贝叶斯定理中，我们通过已知先验概率和观测数据，推导出后验概率。
假设我们有一个待推断的未知变量x，以及与其相关的观测数据y。
那么根据贝叶斯定理，我们可以得到后验概率P(x|y)与先验概率P(x)以及似然函数P(y|x)的关系：P(x|y) = (P(y|x) * P(x)) / P(y)其中，P(x|y)表示在观测到数据y的情况下，变量x的后验概率；P(y|x)是已知变量x的情况下，观测到数据y的概率；P(x)是变量x 的先验概率；P(y)则表示数据y的边缘概率。
贝叶斯推断的关键就是通过已知的数据和假设，计算出未知变量后验概率的分布。
这种推断方法在理论上非常有吸引力，因为它可以在不确定性的情况下，利用先验知识和观测数据来进行合理的推断。
贝叶斯推断在机器学习中的应用1. 贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一种根据输入特征的概率分布，利用贝叶斯推断原理进行分类的方法。
在该分类器中，我们首先通过观测数据计算先验概率分布，并通过贝叶斯推断计算出后验概率分布。
然后，根据最大后验概率准则来判断待分类样本属于哪个类别。
贝叶斯分类器在文本分类、垃圾邮件识别等领域中表现出色。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯推断原理的经典机器学习算法。
它假设每个特征之间是相互独立的，从而简化了概率计算的复杂度。
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务中被广泛应用。
3. 聚类分析贝叶斯推断原理还可以用于聚类分析。
聚类是将具有相似特征的对象归为一类的过程。
贝叶斯推断可以通过计算每个对象属于某个类别的概率来进行聚类。
机器学习中的贝叶斯定理
机器学习中的贝叶斯定理贝叶斯定理，又被称为贝叶斯公式，是概率论中的一种重要定理。
在机器学习领域，贝叶斯定理被广泛应用于各种类型的分类、回归和聚类问题以及异常检测、信息检索等方面。
贝叶斯定理的基本形式如下：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中，P(A|B)是在给定条件B下，事件A的概率；P(B|A)是在事件A发生的条件下，事件B的概率；P(A)和P(B)分别是事件A和事件B的先验概率。
在机器学习中，贝叶斯定理的应用一般分为两种：朴素贝叶斯和贝叶斯网络。
朴素贝叶斯朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。
它的核心思想是，假设每个特征或者属性都是相互独立的，即使这种独立性在现实中并不存在。
这个假设是“朴素”的，因为它简化了计算过程，使得模型可以在计算能力有限的设备上高效地进行分类。
以垃圾邮件过滤为例，朴素贝叶斯可以根据电子邮件的文本内容，统计所有已知垃圾邮件和非垃圾邮件的词汇，并计算一个给定邮件是垃圾邮件的概率。
这个概率是根据贝叶斯定理计算出来的，假设我们已知一个邮件包含某些词汇，那么这个邮件属于垃圾邮件的可能性是多少，这个概率就是朴素贝叶斯算法输出的结果。
贝叶斯网络贝叶斯网络（Bayesian Network）是另一种利用贝叶斯定理的概率图模型。
它是一种有向无环图，用于表示多个随机变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络可以用于建模复杂的现实世界中的问题，如医学诊断、金融分析和自然语言处理等。
在医学诊断领域，扩展的贝叶斯网络被广泛应用于协助医生进行诊断，它可以自动地根据症状推断出患者的疾病类型或对某种疾病的患病风险进行预测。
贝叶斯网络的一个重要应用就是处理多变量状态不同时的事件。
例如，地震预测领域，可以建立一个包含地震地点、震级、时间、深度和地震前的电磁波信号等变量的贝叶斯网络，用于预测未来检测到的地震的位置和强度。
结论贝叶斯定理在机器学习领域的应用已经成为了不可或缺的一部分。
贝叶斯公式算法及解析
贝叶斯公式算法及解析贝叶斯公式是一个十分重要的概率论公式，被广泛地应用在机器学习、数据挖掘、人工智能等领域。
该公式的原理是基于贝叶斯统计理论，可以用于推测概率分布的值，是一种被称为后验概率的计算方法。
本文将对贝叶斯公式进行详细的解析，并进一步探讨其在实际的应用中的意义和价值。
贝叶斯公式是根据条件概率而推出的，其形式如下：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中，P(A)和P(B)分别是A和B的先验概率，也被称为基础概率。
P(B|A)是给定A的条件下B的概率，又被称为似然值。
最终的P(A|B)是我们所需要求解的后验概率。
贝叶斯公式中的先验概率和后验概率分别代表了针对该事件的观察前和观察后的概率分布情况。
先验概率是指在没有任何其他信息的情况下，我们对某一事情的概率分布的估计值。
而后验概率则是在我们已经获得了一些观测数据后，对该事件的概率分布作出的修正。
因此，后验概率可以被视为是更加准确的概率估计值。
通过贝叶斯公式，我们可以计算出在已知条件下一个事件发生的概率。
例如，在一个拥有若干犯罪嫌疑人的情况下，通过对这些嫌疑人的DNA样本进行检测，我们可以计算出每个嫌疑人在犯罪现场留下的DNA与样本匹配的概率。
通过贝叶斯公式，可以计算出在这些嫌疑人中，哪一个更有可能是真正的罪犯。
此外，贝叶斯公式还可以用于机器学习和人工智能算法的推测和计算中。
例如，在这些领域中，我们需要在大量数据的基础上进行预测和分类，通过贝叶斯公式，可以将已知的数据多样性和模型精度有效结合起来，提高模型的准确性和可靠性。
综上所述，贝叶斯公式作为一种被广泛应用的概率论公式，在实际应用中具有重要的意义和价值。
通过对先验概率和似然值的计算，可以得出更精确的后验概率，从而有效指导我们的决策和预测。
未来，我们可以进一步深入探讨贝叶斯公式在实际应用中的优化和改进，提高其在各领域的适用性和准确性。
简述大数据中贝叶斯算法的理解
简述大数据中贝叶斯算法的理解贝叶斯算法是大数据领域中一种常用的机器学习算法，基于贝叶斯定理进行推断和分类。
它通过观察已知的数据，并利用先验概率对未知数据进行预测。
贝叶斯算法的应用广泛，包括垃圾邮件过滤、文本分类、推荐系统等领域。
贝叶斯定理是基于条件概率的一个公式，用于计算给定先验概率和条件概率下的后验概率。
公式如下：P(A，B)=P(B，A)*P(A)/P(B)其中，P(A，B)表示在事件B发生条件下事件A发生的概率，P(B，A)表示在事件A发生条件下事件B发生的概率，P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。
在贝叶斯算法中，我们通常使用已经观察到的数据来计算先验概率和条件概率，并利用测试数据来计算后验概率。
通过比较不同类别的后验概率，可以将测试数据分类到最可能的类别中。
贝叶斯算法的核心思想是假设已知的数据和未知的数据是相互独立的，并且未知的数据的特征和已知的数据类似。
在分类问题中，我们需要找到最可能的类别，即找到使后验概率最大的类别。
根据贝叶斯定理，可以将后验概率计算问题转化为先验概率和条件概率的计算问题。
在大数据领域中，贝叶斯算法的应用非常广泛。
以下是几个常见的应用场景：1.文本分类：贝叶斯算法可以用来对文本进行分类，如将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
我们可以使用贝叶斯算法来计算一些词出现在垃圾邮件或非垃圾邮件中的概率，并根据这些概率来对新的邮件进行分类。
2.推荐系统：贝叶斯算法可以用来对用户的行为进行建模，并预测用户的兴趣。
通过观察用户的历史操作数据，我们可以计算用户对不同类别的物品感兴趣的概率，并根据这些概率来进行推荐。
3.异常检测：贝叶斯算法可以用来检测数据中的异常点。
通过观察正常数据的分布情况，我们可以计算新数据点属于正常数据的概率，并根据这些概率来判断是否属于异常点。
贝叶斯算法的主要优势之一是可以适应不同的数据类型和特征。
它可以使用离散和连续的特征，并且可以处理缺失数据。
贝叶斯算法总结
贝叶斯算法总结一、前言贝叶斯算法是机器学习领域中的一种重要算法，其基本思想是根据已知数据和先验概率，通过贝叶斯公式计算出后验概率，从而进行分类或预测。
在实际应用中，贝叶斯算法具有许多优点，例如对于小样本数据具有较好的分类性能、能够处理多分类问题等。
本文将对贝叶斯算法进行全面详细的总结。
二、贝叶斯公式贝叶斯公式是贝叶斯算法的核心公式，它描述了在已知先验概率和条件概率的情况下，如何求解后验概率。
P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中，P(A|B)表示在B发生的条件下A发生的概率；P(B|A)表示在A 发生的条件下B发生的概率；P(A)表示A发生的先验概率；P(B)表示B发生的先验概率。
三、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征独立假设的分类方法。
其基本思想是将待分类样本向量中各个特征出现的次数作为条件概率的估计值，从而计算出各个类别的后验概率，最终将待分类样本分到后验概率最大的类别中。
朴素贝叶斯分类器具有训练速度快、分类效果好等优点，但是其假设特征之间相互独立的前提在实际应用中并不一定成立。
四、高斯朴素贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器是一种基于朴素贝叶斯算法和高斯分布假设的分类方法。
其基本思想是将待分类样本向量中各个特征服从高斯分布的假设作为条件概率的估计值，从而计算出各个类别的后验概率，最终将待分类样本分到后验概率最大的类别中。
高斯朴素贝叶斯分类器适用于连续型特征数据，并且能够处理多维特征数据。
但是其对于离群点比较敏感。
五、多项式朴素贝叶斯分类器多项式朴素贝叶斯分类器是一种基于朴素贝叶斯算法和多项式分布假设的分类方法。
其基本思想是将待分类样本向量中各个特征出现的次数作为条件概率的估计值，从而计算出各个类别的后验概率，最终将待分类样本分到后验概率最大的类别中。
多项式朴素贝叶斯分类器适用于离散型特征数据，并且能够处理多维特征数据。
但是其对于连续型特征数据不适用。
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浅谈机器学习中的贝叶斯分类器王贤举摘 要：学习是人工智能研究中非常活跃且范围甚广的一个领域。
而机器学习所关注的是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能，让机器完成某些任务，从而使其在某些方面为人类服务。
贝叶斯分类器作为机器学习中的一种，在有些方面有着其优越的一面，本文通过对机器学习中贝叶斯分类器的解析，指出了贝叶斯分类器在机器学习中的适用方面和不足之处。
关键词：机器学习 贝叶斯算法 适用1. 引言机器学习是计算机问世以来，兴起的一门新兴学科。
所谓机器学习是指研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科，研究计算机获得新知识和新技能，识别现有知识，不断改善性能，实现自我完善的方法，从而使计算机能更大性能的为人类服务。
机器学习所适用的范围广阔，在医疗、军事、教育等各个领域都有着广泛的应用，并发挥了积极的作用。
而分类是机器学习中的基本问题之一，目前针对不同的分类技术，分类方法有很多，如决策树分类、支持向量机分类、神经网络分类等。
贝叶斯分类器作为机器学习分类中的一种，近年来在许多领域也受到了很大的关注，本文对贝叶斯分类器进行总结分析和比较，提出一些针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。
2. 贝叶斯公式与贝叶斯分类器：2.1 贝叶斯公式：在概率论方面的贝叶斯公式是在乘法公式和全概率公式的基础上推导出来的，它是指设n B B B ,...,,21是样本空间Ω的一个分割，即n B B B ,...,,21互不相容，且 n i i B1=Ω=，如果0)(>A P ，0)(>i B P ，n i ,...,2,1=，则∑==n j jj i i i B A P B P B A P B P A B p 1)|()()|()()|( ，n i ,...,2,1=这就是贝叶斯公式，)|(A B p i 称为后验概率，)|(i B A P 为先验概率，一般是已知先验概率来求后验概率，贝叶斯定理提供了“预测”的实用模型，即已知某事实，预测另一个事实发生的可能性大小。
2.2 机器学习中的贝叶斯法则：在机器学习中，在给定训练数据D 时，确定假设空间H 中的最佳假设，我们用)(h P 来代表在没训练数据前假设h 拥有的初始概率。
)(h P 为h 的先验概率，用)(D P 代表将要观察训练数据D 的先验概率，以)|(h D P 代表假设h 成立的情况下观察到数据D 的概率，以)|(D h P 为给定训练数据D 时h 成立的概率，)|(h D P 称为h 的后验概率，机器学习中的贝叶斯公式为：)()()|()|(D P h P h D P D h P =学习器考虑候选假设集合H 并在其中寻找给定数据D 时可能性最大的假设，称为MAP 假设，记为MAP h ，则)|(max arg D h P h H h MAP ∈= )()()|(maxarg D P h P h D P H h ∈=)()|(max arg h P h D P H h ∈=2.3 贝叶斯分类器贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。
该网络中应包含类结点C ,其中C 的取值来自于类集合( c1, c2,…, cm) ,还包含一组结点X = ( X1, X2,…, Xn) ,表示用于分类的特征。
对于贝叶斯网络分类器,若某一待分类的样本 D ,其分类特征值为x = ( x1, x2,…, xn) ,则样本D 属于类别ci 的概率P ( C = ci|X1= x1, X2= x2,…, Xn= xn) , ( i = 1 , 2 ,…, m ) 应满足下式:P ( C = ci|X = x ) = Max{ P ( C = c1|X = x ) , P ( C = c2|X = x ) ,…, P ( C = cm|X = x ) }而由贝叶斯公式)()()|()|(x X P c C P c C x X P x X c C P i i i ==⨯=====其中, P ( C = ci) 可由经验得到,而P ( X = x |C = ci) 和P ( X = x )的计算则较困难。
应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段：第一阶段是贝叶斯网络分类器的学习,即从样本数据中构造分类器,包括结构学习和CPT 学习;第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理,即计算类结点的条件概率,对分类数据进行分类。
这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度,甚至可以是NP 完全问题,因而在实际应用中,往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化。
3. 贝叶斯最优分类器与朴素贝叶斯分类器3.1 贝叶斯最优分类器“给定训练数据，对新实例的最可能分类是什么？”新实例的最可能分类可通过合并所有假设的预测得到，用后验概率来加权。
如果新样例的可能分类可取某集合V 中的任一值j υ，那么概率)|(D P j υ表示新实例的正确分类为j υ的概率，其值为：∑∈=H h i i j j i D h P h P D P )|()|()|(υυ 新实例的最优分类为使)|(D P j υ最大的j υ值，则 ∑∈∈=H h i i j v j i j D h P h P D P )|()|(max arg )|(υυυ按上式分类新实例的系统被称为贝叶斯最优分类器。
使用相同的假设空间和相同的先验概率，使用贝叶斯最优分类器是最好的，它能使新实例被正确分类的可能性达到最大。
3.2 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是贝叶斯学习方法中实用性很高的一种，朴素贝叶斯对于数据的分类过程如下：对每个实例x 可由属性值的合取描述，而目标函数)(x f 从某有限集合V中取值。
学习器被提供一系列关于目标函数的训练样例以及新实例><n a a a ,...,21，然后要求预测新实例的目标值，得到最可能的目标值MAP υ),...,|(max arg 21n j V MAP a a a P j υυυ∈=使用贝叶斯公式，可将此表达式重写为),...,()()|,...,(maxarg 2121n j j n V MAP a a a P P a a a P j υυυυ∈=)()|,...,(max arg 21j j n V P a a a P j υυυ∈=朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：在给定目标值时属性值之间相互条件独立。
因此联合的n a a a ,...,21的概率等于每个单独属性的概率的乘积∏=i j i j n a P a a a P )|()|,...,(21υυ 将其带人上式得∏∈=i j i j V NB a P P j )|()(max arg υυυυ 其中NB υ表示朴素贝叶斯分类器输出的目标值。
朴素贝叶斯分类器模型中：MAP υ为给定一个实例，得到的最可能的目标值。
j υ属于集合V 。
a1...an 是这个实例里面的属性.MAP υ是后面计算得出的概率最大的一个，所以用max 来表示。
4. 贝叶斯分类器的优缺点分析与决策树分类的比较在机器学习的分类模型中，应用较为广泛的为决策树模型和贝叶斯模型，决策树模型利用构造树来解决分类问题。
决策树模型利用训练数据来构造一棵决策树，将树建立起来，就可以为未知样本进行一个分类，决策树模型便于使用，且能高效解决问题。
决策树的另一优点为可以对有许多属性的数据集构造决策树，但决策树也有其不完美的一面，对处理缺失数据时较困难，对拟合问题中往往会忽略数据集中属性之间的相关性。
与决策树相比，贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及较为稳定的分类概率，同时，朴素贝叶斯模型所需估计的参数不多，对缺失数据不太敏感，算法也较为简单，朴素贝叶斯模型与其他的分类方法相比具有最小的误差率。
但贝叶斯模型也有其缺失的一面，在应用朴素贝叶斯分类器时，其主要设计的两个问题是，首先要决定怎样讲任意文档表示为属性值的形式，其次是要决定如何估计朴素贝叶斯分类器所需的概率。
对于朴素贝叶斯模型，由于假设属性之间相互独立，但这个假设在实际应用中往往是不成立的，这会给朴素贝叶斯模型的正确分类带来一定的影响，在属性个数比较多或属性之间相关性较大时，选择朴素贝叶斯模型的分类效率是很低的。
还有就是贝叶斯分类器是在假设知道先验概率的基础上，预测出事件的后验概率，但在实际的应用中，要知道事件是先验概率也是很困难的，对有许多的问题其先验概率所采取的都是近似值，这在有些方面也给贝叶斯分类器计算出的后验概率带来一定的影响。
因此贝叶斯分类器也不是万能的，必须根据实际情况，看所选择的问题是否使用于贝叶斯分类器。
对于一些规模性较小的数据集而言，采用贝叶斯分类器的分类效果较好，并且当数据集之间的属性关联性较弱时，贝叶斯分类器的分类效果优于其他的分类器，采用贝叶斯分类器是不二的选择，对于规模较大、属性间关联性较强的数据集而言,则要根据情况而定。
5.小结机器学习的分类方法很多，本文着重结束了贝叶斯分类器在机器学习中的应用。
并对贝叶斯分类器的分类效果进行了分析和比较，指出贝叶斯分类器的优点，同时也对贝叶斯分类器的不足之处进行了分析。
通过分析，指出了可以根据数据集之间的规模和属性间的关联性来选择是否适合贝叶斯分类器。
由于机器学习的领域宽广，所以对其选择的分类方法也很多，对于不同的分类方法在某些方面都有其独特的一面，贝叶斯分类器作为机器学习中的一种较为重要的分类，在许多的方面都可能应用到，因此对于机器学习而言掌握贝叶斯分类器是很有必要的，当然贝叶斯分类器不是万能的，在有些方面也不一定会适用。
但到现在为止，还没有那一种方法是万能的，一成不变的。
所以对于不同的情况，必须具体问题具体分析，根据不同的问题选择出最优的分类方法，解决问题才是最重要的。
参考文献：[1]Tom M.Mitchell.机器学习[M].机械工业出版社，2003[2]方玮玮.机器学习方法浅析[J][3]周颜军,王双成,王辉.基于贝叶斯网络的分类器研究[J ] .东北师范大学学报:自然科学版, 2003 ,35 (2) :21-27.[ 4 ]王双成,张邦佐,王辉,等.基于贝叶斯网络理论的TAN分类器无向依赖扩展[J ] .小型微型计算机系统, 2005 ,26 (1) :42-45.姓名：王贤举学号：4201110600322专业：计算数学。