这种机器学习算法叫什么？

Question

我正在阅读这个网页，其中描述了朴素贝叶斯分类的一个例子：

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

他们的例子涉及到在样本附近给定其他点的类的概率。

这看起来像是某种朴素的bayes和k近邻的混合。这是真的吗?这是朴素的bayes算法吗?还是这是一些新的算法？

谢谢。

Answer 1

这个例子不是一个朴素的贝叶斯分类器是如何工作的，它是如何从稀薄的空气中获取的。

在某些假设下(比如朴素贝叶斯是数据和无限数据的完美模型)，我们有

“色数X/色数”

是

“X附近的颜色密度”

它与p(x|COLOR)成正比

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

它显示了kNN算法与朴素贝叶斯之间的关系，但仅此而已。

Answer 2

我不认为这是其他的算法。它显然是朴素的贝叶斯分类器。他举了一些可能的例子来解释这个概念。