貝氏分類器（Naive Bayes Classifier）常被應用於文字分類、垃圾郵件過濾等場景。依據模型特性，它最適合歸類於下列哪一類？

iPAS 考題解析

貝氏分類器（Naive Bayes Classifier）常被應用於文字分類、垃圾郵件過濾等場景。依據模型特性，它最適合歸類於下列哪一類？

  • A. 透過直接學習輸入特徵與目標標籤之間的邊界或關係來進行分類的模型；
  • B. 透過建構資料的整體分布，並利用條件關係進行推斷和分類的模型； ✓ 正確答案
  • C. 側重探索資料中樣本間的相似性，將資料自動分成不同群組的模型；
  • D. 透過試錯學習，根據行動結果的獎勵或懲罰來優化決策策略的模型

詳細解析

貝氏分類器（Naive Bayes Classifier）是生成式模型（Generative Model），透過建構資料的整體分布並利用貝氏定理（Bayes' Theorem）的條件機率關係來進行推斷和分類。

難度：★★★