人工智能安全：原理與實踐 課件 第6章 貝葉斯和SVM分類算法的安全應(yīng)用(6.1貝葉斯和SVM分類算法原理簡介)_第1頁
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李劍博士，教授，博士生導(dǎo)師網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院lijian@January23,2025第6章貝葉斯和SVM分類算法的安全應(yīng)用6.1貝葉斯和SVM分類算法原理簡介本章介紹本章主要講述機(jī)器學(xué)習(xí)里兩個經(jīng)典的分類算法：貝葉斯分類算法和SVM分類算法，以及他們在網(wǎng)絡(luò)空間安全領(lǐng)域的應(yīng)用。在實踐部分，主要講述基于貝葉斯和SVM分類算法的垃圾郵件過濾系統(tǒng)。1.貝葉斯分類算法（1）樸素貝葉斯分類器樸素貝葉斯分類器（NaiveBayesClassifier）是一種基于貝葉斯定理的分類算法。它是一種簡單而高效的分類方法，在文本分類等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。樸素貝葉斯分類器假設(shè)特征之間相互獨立，這是一個“樸素”的假設(shè)，因此稱為樸素貝葉斯。貝葉斯分類算法的基本步驟如圖所示：1.貝葉斯分類算法貝葉斯分類算法的優(yōu)點是：簡單、高效，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高維特征空間也有良好的適應(yīng)性。貝葉斯分類算法的缺點是：樸素貝葉斯分類器對于特征之間的依賴關(guān)系較為敏感，對于存在相關(guān)性較強(qiáng)的特征可能表現(xiàn)不佳。2.SVM分類算法支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，簡稱SVM）是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于解決二分類和多分類問題。SVM算法是一種用于分類和回歸問題的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其基本思想是在特征空間中找到一個最優(yōu)的超平面，將不同類別的樣本實例分隔開。支持向量機(jī)訓(xùn)練基本步驟如圖所示。2.SVM分類算法SVM的適用場景:SVM在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括文本分類、圖像識別、生物信息學(xué)、金融風(fēng)險分析等，其強(qiáng)大的泛化能力和對高維數(shù)據(jù)的處理能力使得它成為機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的分類算法之一。小結(jié)本小節(jié)主要簡單講述機(jī)器學(xué)習(xí)里兩個經(jīng)典

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