朴素贝叶斯分类与贝叶斯信念网络的异同点？

朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classification）和贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network）都是基于贝叶斯定理的概率模型，可以用于分类和推理问题。它们的异同点如下：

相同点：
1. 都是基于贝叶斯定理的概率模型，可以用于分类和推理问题；
2. 都采用了先验概率和条件概率的概念；
3. 都可以处理多维特征的分类问题。

不同点：
1. 朴素贝叶斯分类假设特征之间相互独立，而贝叶斯信念网络假设特征之间存在依赖关系；
2. 朴素贝叶斯分类可以处理多分类问题，而贝叶斯信念网络主要用于处理多变量的概率分布问题；
3. 在训练过程中，朴素贝叶斯分类只需计算先验概率和条件概率，计算量较小，而贝叶斯信念网络需要估计联合概率分布，计算量较大。

总之，朴素贝叶斯分类和贝叶斯信念网络在概率模型的应用场景和特点上有所不同，需要根据具体问题的需求进行选择。