爲什麼Naive Bayes無法解決異或問題

我最近開始理解與自然語言處理相關的算法，並且遇到了各種網站，這些網站指出Naive Bayes無法捕獲XOR概念。首先，我不明白XOR問題究竟是什麼。有人可以請解釋一下，如果可能的話，XOR問題與簡單分類示例有什麼關係。爲什麼Naive Bayes無法解決異或問題

來源

2017-01-16 qualitytest

[貝葉斯網絡vs貝葉斯分類器]的可能副本（http://stackoverflow.com/questions/12298150/bayesian-network-vs-bayes-classifier） – teppic

相關：http://www.aclweb.org/anthology /S/S16/S16-1148.pdf – alvas

異或問題是不是線性可分的最簡單的問題。想象一下，您有兩個布爾變量X和Y，並且您要「預測」的目標值是異或這兩個變量的結果。也就是說，只有當其中一個（而不是另一個）爲1時，您纔會預測1爲結果，否則爲0。有點更生動：

Y^
1 | XOR(x=0,y=1)=1 XOR(x=1,y=1)=0 
    | 
0 | XOR(x=0,y=0)=0 XOR(x=1,y=0)=1 
    +-------------------------------> 
      0    1  X

正如你所看到的，對於我的「暗算」的四個「點」上（X水平，Y垂直;想象中的逗號是「點」，如果你喜歡）你無法畫出一條直線來區分兩個結果（左上角和右下角的兩個1，以及對角的兩個0）。所以線性分類器，它使用直線建模分類，不能解決這種性質的問題。

現在，對於樸素貝葉斯，它模型獨立事件。只給定X和Y，它可以模擬xs的分佈，它可以模擬ys，但它不能模擬兩個變量之間的任何關係。也就是說，爲了對XOR函數建模，分類器必須同時觀察這兩個變量。只根據X的狀態進行預測而不考慮Y的狀態（反之亦然）並不能爲此問題找到適當的解決方案。因此，樸素貝葉斯分類器也是一個線性分類器。

來源

2017-01-17 22:50:20 fnl

爲什麼Naive Bayes無法解決異或問題

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