我想为我的计算机科学论文改进一些关于朴素贝叶斯算法的东西，我正在阅读有关内核技巧以及如何改进SVM和其他机器学习算法的内容。这一切都准备好了吗？还有其他方法可以改进朴素贝叶斯算法或其他类别的算法吗？
答案 0 :(得分：5)
Naive Bayes不涉及任何内部产品，并且内核技巧用于替换内部产品操作。所以不，你不能核心Naive Bayes。
你可以在明确形成的特征空间上运行Naive Bayes，这个特征空间近似于某个内核，但是这种解释实际上没有任何意义。
答案 1 :(得分：0)
核心技巧已经在任何适用的地方使用了 - 因为将其插入到算法中非常明显：标量产品和相似性测量。
天真的贝叶斯已经改善了一百万次。你必须阅读批次的文献。
抱歉，你必须提出更具体的想法。低垂的果实都被吃掉了。
答案 2 :(得分：-2)
在某种意义上，NB算法本身就像一个内核。您可以设置其参数，它可以为您提供点之间的距离，即两点属于同一类的概率。所以问题恰恰相反。你怎么能将NB算法用作K-NN分类器中的内核？