朴素贝叶斯假设的几何含义
人工智能
2013-02-18 v1
摘要
朴素（或傻瓜）贝叶斯网络是一种具有单个假设节点和若干在给定假设下条件独立的观测节点的网络。我们最近调查了UAI社区的若干成员，发现普遍缺乏对朴素贝叶斯假设对于这些网络所能解决的问题类型之含义的理解。人们早已认识到[Minsky 61]，如果观测是二元的，这些网络中的决策面是超平面。我们将这一结果（超平面可分性）推广到具有m元观测的朴素贝叶斯网络。此外，我们说明了观测间依赖关系对决策面的影响。最后，我们讨论了这些结果对知识获取和学习研究的启示。
引用
@article{arxiv.1302.3594,
title = {Geometric Implications of the Naive Bayes Assumption},
author = {Mark Alan Peot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.3594},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twelfth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1996)