朴素贝叶斯算法可以捕捉局部信息和全局信息，其基本思想是计算每个特征出现的概率，然后根据这些特征的概率进行分类。在垃圾邮件分类中，该算法会同时考虑每个单词的出现情况和整个邮件的文本特征，从而提高分类的准确率。因此，朴素贝叶斯算法不仅考虑每个特征的局部信息，同时也考虑特征之间的全局关联。
朴素贝叶斯算法捕捉特征的局部信息还是全局信息？
我在学习朴素贝叶斯算法时，对于其特征捕捉的范围有些疑惑。具体来说，我不知道该算法是基于局部信息还是全局信息进行特征提取的。例如，如果我使用该算法进行垃圾邮件分类，它是会关注每个单独的单词，还是会同时考虑整个邮件的文本特征呢？希望有经验的朋友能解答这个问题，谢谢！
提问时间：2023-06-26 11:03:43
编辑时间：2023-06-26 11:03:45
提问者：
Soul_Surfer
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3回答时间：2023-06-26 11:03:49
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