连续数据上的朴素贝叶斯分类器（实值数据）

Question

我是机器学习/数据挖掘领域的新手。

我有时会被问到问题，

朴素贝叶斯是否适用于连续特征（实值数据）？ 如果我有一个功能集(f1,f2,f3........) 所有实值数据点。 朴素贝叶斯有效吗？

问题的答案是。它没有。

有人可以解释为什么它不适用于真实有价值的数据吗？

应该如何分类（实值数据）？

Answer 1

答案是错误的。朴素贝叶斯可以处理任意数据，只是你必须改变概率估计的方法。最简单的选项之一是所谓的“高斯朴素贝叶斯”，它假设特征的高斯分布，这使得使用任意实值特征成为可能。