人工智能安全：原理与实践 课件 第6章 贝叶斯和SVM分类算法的安全应用(6.1贝叶斯和SVM分类算法原理简介).pptx

李剑博士，教授，博士生导师网络空间安全学院lijian@bupt.edu.cnJanuary23,2025第6章贝叶斯和SVM分类算法的安全应用6.1贝叶斯和SVM分类算法原理简介

本章介绍本章主要讲述机器学习里两个经典的分类算法：贝叶斯分类算法和SVM分类算法，以及他们在网络空间安全领域的应用。在实践部分，主要讲述基于贝叶斯和SVM分类算法的垃圾邮件过滤系统。

1.贝叶斯分类算法（1）朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它是一种简单而高效的分类方法，在文本分类等领域广泛应用。朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，这是一个“朴素”的假设，因此称为朴素贝叶斯。贝叶斯分类算法的基本步骤如图所示：

1.贝叶斯分类算法贝叶斯分类算法的优点是：简单、高效，对于大规模数据集和高维特征空间也有良好的适应性。贝叶斯分类算法的缺点是：朴素贝叶斯分类器对于特征之间的依赖关系较为敏感，对于存在相关性较强的特征可能表现不佳。

2.SVM分类算法支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种常用的监督学习算法，用于解决二分类和多分类问题。SVM算法是一种用于分类和回归问题的机器学习算法，其基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本实例分隔开。支持向量机训练基本步骤如图所示。

2.SVM分类算法SVM的适用场景:SVM在许多领域都有广泛的应用，包括文本分类、图像识别、生物信息学、金融风险分析等，其强大的泛化能力和对高维数据的处理能力使得它成为机器学习中常用的分类算法之一。

小结本小节主要简单讲述机器学习里两个经典的分类算法：贝叶斯分类算法和SVM分类算法。

祝同学们学习进步！致谢