朴素贝叶斯分类器可以作为adaboost算法的基分类器吗
我现在也遇到这个问题了，我感觉如果直接套用adaboost的一个最大问题是，朴素贝叶斯没有学习参数，每次adaboost调整的都是训练数据的权重分布，而这种调整不影响送入朴素贝叶斯分类器的训练数据样本，这样就有一个问题，那就是朴素贝叶斯训练的结果完全一样。弱分类器岂不是毫无差别了？我感觉楼上的论文可能是正解，单纯套用应该不行，还望大神指正！
■网友
可以的，A Hybrid Discriminative/Generative Approach for Modeling Human Activities看这篇文章，作者用了naive bayesian 和decision stump作为基分类器，只是结果得出decision stump 的效果要好点。
■网友
朴素贝叶斯分类器应该不能选做Adaboost的基分类器，因为贝叶斯分类器在分类时需要知道先验概率。Adaboost的一大优势就是分类之前并不需要先验概率。选择Adaboost的基分类器不少，决策树一类的都可以用，比如ID3，C4.5，CART算法等。我最近在做分类器融合算法的研究，知道就这些，希望对你有些帮助
■网友
其实是可以的。（参考文献：Kim, Y.-H., Hahn, S.-Y., and Zhang, B.-T. 2000. Text ?ltering by boosting naive Bayes classi?ers. In Proceedings of SIGIR-00, 23rd ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval (Athens, GR, 2000), pp. 168–75.）不过这里面每次迭代调整的是训练数据的抽样。文章里分类器的训练数据是通过Roulette Wheel Selection得来的。通过adaboost中每次计算权重向量D来调整抽样，从而使训练出来的朴素贝叶斯分类器达到最优。
■网友
正巧作业就是实现boosting naive Bayesian classifier 。老师给的hint是通过修改先验概率，来达到修改类似模板中权重的目的。
因为对于一个样本，若猜错了它的分类，那说明其正确分类的概率不够大，可以调大对应的先验概率，使得后验增大。
【朴素贝叶斯分类器可以作为adaboost算法的基分类器吗】 个人猜测，同理，对于这种lazy learning 例如还有KNN，也可以通过迭代调整K，来套boosting。
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