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朴素贝叶斯优点优点如下:1 。朴素贝叶斯模型源于经典数学理论，具有扎实的数学基础和稳定的分类效率；2.在训练和查询大量数据时，它具有很高的速度，朴素贝叶斯与决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(朴素贝叶斯分类器，用于数据挖掘的分类算法有哪些。

1、朴素贝叶斯(NaiveBayes 贝叶斯为了解决一个叫做“逆概率”的问题，我写了一篇文章，试图回答如何做出一个更符合逻辑的猜想，即“逆概率”是一个比“正概率”更容易理解的正概率。比如我们已经知道袋子里有n个球，不是黑球就是白球，其中然后把手伸进去摸一个球，你就知道摸到黑球的概率是多少。这种情况往往是从神的角度，即了解事情的全貌后再做判断。贝叶斯从实际场景出发，提出一个问题:如果事先不知道袋子里黑球和白球的比例，是否可以通过我们触摸的球的颜色来判断袋子里黑球和白球的比例？

2、用于数据挖掘的分类算法有哪些,各有何优劣常见的机器学习分类算法有，不常见的不计其数。那么对于某个分类问题，我们如何选择更好的分类算法呢？对一些算法的优缺点介绍如下:1 .朴素贝叶斯一种相对简单的算法，需要的估计参数很少，对缺失数据不敏感。如果条件独立性假设成立，即特征相互独立，朴素贝叶斯分类器会比判别模型收敛得更快，比如logistic回归，所以只需要较少的训练数据。

如果你需要的是快捷、简单、性能优秀，这将是一个不错的选择。它的主要缺点是在现实生活中很难实现特征之间相互独立的条件。2.在训练logistic回归模型时，正则化方法有很多，不用像你在用-2贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树和支持向量机相比，logistic回归模型会得到很好的概率解释，你甚至可以很容易地用新数据更新模型(使用在线梯度下降算法) 。

3、5.5.1 朴素贝叶斯原理【r朴素贝叶斯用于数据分析,spss贝叶斯判别分析数据分析】它是一种预测建模算法。之所以叫朴素贝叶斯是因为它假设每个输入变量都是独立的。这个假设在现实生活中根本不满足，但对于大多数复杂问题还是很有效的。朴素贝叶斯模型由两类概率组成:1 。每一类的概率p(CJ)；2.每个属性的条件概率P(Ai|Cj) 。比如cj代表男女，比如c0男，c1女， Ai代表影响男女预测的因素(身高、体重、鞋码)，比如A0身高、A1体重、A2鞋码。为了训练-2贝叶斯分类器模型，我们需要先给出训练数据以及这些数据对应的分类。