进行比较和对比的无知的贝斯分类器和物流回归.
无常的贝伊斯分类器和物流回归是两种广泛使用的机器学习算法,通常用于分类任务. 无常的贝伊斯是基于贝伊斯定理的概率学机算法. 该算法计算出不同预测变量组合的联合概率,然后为每个类别选择具有最高概率的类别. 无常的贝伊斯分类器中的一个关键假设是,所有预测变量都独立于彼此,也被称为"无常"的条件独立预测假设. 无常的贝伊斯回归,另一方面,是线性分类器,它使用物流学习算法来模型每个类别的概率作为分类变量的函数. 无常的贝伊斯分类器取出任何输入值,并产生一个值为0和1,可以被解释为贝伊回归的组合. 无常的贝伊斯分类器中的一个关键假设是,由于所有预测变量都是独立于对方的类别,这也被称为"无常"的条件独立预测假设. 无常的贝伊斯回归则是一种线性分类器,它使用物流学习算法来模型每个类别的概率作为一个函数. 无常的贝伊回归算法可以更快地计算出任何输入值,从而使贝伊回归变量之间的排列性变量成为一个较高的结果. 无常的贝伊回归算法是主要的计算方法,因为在计算过程中,无常常的逻辑和物流变量之间是更有效的. 无常的贝伊回归模式是更简单的,因为它们在分类和物流变量之间具有较强的效,而无常的逻辑回归模式在分类变量之间更容易. 无常的贝伊回归模式是更有效的模型在计算中更容易的.