В чём разница между теоремой Байеса и наивным байесовским классификатором?

Разница между теоремой Байеса и наивным байесовским классификатором заключается в предположении о взаимосвязи событий. dzen.ru {6-host}

Теорема Байеса — один из прикладных инструментов теории вероятностей. {6-host} В основе теоремы — условная вероятность. {6-host} С её помощью можно рассчитать вероятность наступления одного из двух связанных событий при условии, что наступило другое. {6-host} Например, с помощью теоремы Байеса можно определить вероятность дождя при условии, что влажность воздуха превысила заданное значение. {6-host}

Наивный байесовский классификатор основан на теореме Байеса и используется для задач классификации. www.braintools.ru {9-host} В основе идеи классификатора лежит допущение о том, что все признаки, описывающие объект, независимы друг от друга. www.braintools.ru Это предположение часто не выполняется в реальных задачах, но, несмотря на это, алгоритм часто показывает хорошие результаты. www.braintools.ru

Таким образом, в теореме Байеса речь идёт о взаимосвязанных событиях, а в наивном байесовском классификаторе, наоборот, все объекты — события или свойства — независимы. {6-host}