不同类型的朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间是相互独立的，因此被称为“朴素”。

在朴素贝叶斯模型中，有以下几种不同类型：

1. 伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）：适用于二元特征的分类问题，如文本分类中的词袋模型。

2. 多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）：适用于多元特征的分类问题，如文本分类中的词频统计。

3. 高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）：用于连续变量的分类问题，假设连续变量符合正态分布，因此可以计算概率密度函数。

这些不同类型的朴素贝叶斯模型都基于相同的贝叶斯定理，只是在特征处理上有所不同。选择哪种模型取决于问题的性质和数据的特征。