朴素贝叶斯模型通过独立性假设（即认为每个特征对类别的影响是相互独立的）来降低对特征间关系的建模。这种假设虽然不太符合实际情况，但在实践中证明效果很好。此外，朴素贝叶斯模型是基于概率论的，计算相对简单，能够适应高维数据，因此也能很好地应对维度灾难问题。这是因为朴素贝叶斯模型使用了联合概率密度函数，而且需要计算的条件概率的数量与特征维度无关，在一定程度上解决了高维度下计算困难的问题。
朴素贝叶斯模型如何解决"维度灾难"问题？
我正在学习朴素贝叶斯模型，听说它有一种解决"维度灾难"问题的方法。我不是很清楚这个问题是什么，但我认为这可能涉及到当我们有大量特征时，每个特征都要计算的可能性更高，从而导致推理和预测方面的问题。可以使用朴素贝叶斯方法，因为它使用联合概率密度函数，从而可以减少对特征之间的显式建模，并使计算更加可行。但是，我需要更多专业人士的意见，以确切地了解这个问题的解决方案。
提问时间：2023-06-12 20:16:45
编辑时间：2023-06-12 20:16:47
提问者：
雨中彩虹
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8回答时间：2023-06-12 20:16:51
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