什么是这种机器学习算法？

Question

我正在阅读这个网页，该网页描述了朴素贝叶斯分类的工作原理：

http://www.statsoft.com/textbook/naive-bayes-classifier

他们的例子涉及在样本的附近中给出其他点的概率。

这看起来像某种天真的贝叶斯和k-最近邻居的混合体。这是真的，这是真正的朴素贝叶斯算法，还是这个新算法？

感谢。

Answer 1

这个例子不是一个天真的贝叶斯分类器如何以任何方式工作，但它不是从稀薄的空气中获取的。

在某些假设下（就像天真的贝叶斯是数据和无限量数据的完美模型）我们有

“X附近的颜色数/颜色数”

是

“X附近的COLOR密度”

与p(x|COLOR)

成比例

所以最后p(COLOR|x) <proportional to> p(x|COLOR)p(COLOR)

它显示了kNN算法和朴素贝叶斯之间的关系，但仅此而已。

Answer 2

我认为这不是任何其他算法。它显然是天真的贝叶斯分类器。他举了一些可能的例子来解释这个概念。