高斯贝叶斯和朴素贝叶斯

高斯贝叶斯和朴素贝叶斯是两种常用的贝叶斯分类器。它们都基于贝叶斯定理，但在概率分布的假设上有所不同。

高斯贝叶斯分类器假设每个特征的值都服从正态分布。因此，对于每个类别，高斯贝叶斯分类器需要计算每个特征的均值和方差。当给定一个新样本后，它会根据样本的特征值和每个特征的概率分布来计算该样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。

朴素贝叶斯分类器则假设所有特征之间相互独立。这个假设简化了模型的计算，并使得朴素贝叶斯分类器在处理大量特征时仍然有效。朴素贝叶斯分类器通过计算每个类别的先验概率和每个特征在给定类别下的条件概率来进行分类。当给定一个新样本后，它会根据贝叶斯定理计算每个类别的后验概率，然后选择概率最大的类别作为预测结果。

注意，朴素贝叶斯分类器并不要求特征服从特定的概率分布，因此它适用于各种类型的数据。而高斯贝叶斯分类器则适用于特征值服从正态分布的情况。