OpenCVでのノーマルベイズの実装

Question

私はMachine Learningの初心者です。私はOpen BayでNormal Bayesがどのように実装されているかについて質問しています。

私は用語ノーマルベイズとナイーブベイズに関する誤理解しています。

このsiteはノーマルベイズとナイーブベイズは同じことを意味することを伝えます。

NormalBayes documentation on OpenCVウェブサイトは、この機能が通常は配布されており、必ずしも独立したものではないと規定しています。

Naive Bayes分類器のwikipediaの記事では、機能が独立していると仮定されています。したがって、共分散行列を決定する必要はありません。

しかし、ノーマルベイズ分類器の実装のソースを見ると、は共分散行列を計算します。

hereと同様の質問がありましたが、回答がありませんでした。

ここに何か不足していますか？ OpenCVのNormal Bayes分類器がNaive Bayes標準分類器ではないのですか？

Answer 1

理論的には、Naive Bayesモデルは「効果の原因間の完全な独立」を仮定し、Normalモデルは「各クラスからの特徴ベクトルが正規分布（必ずしも独立して分布しているわけではない）」と仮定する。どちらも平均ベクトルと共分散行列を使用しますが、モデルの仮定は異なります。

OpenCVでは、「データ分布関数は、ガウス混合、1クラスあたり1成分」と仮定されており、モデルはそのようなクラスの独立性について仮定していません。