贝叶斯分类方法研究及应用

摘要

贝叶斯分类是机器学习和数据挖掘中最有效的学习算法之一,它的时间复杂性仅仅是线性的,空间复杂度也很低,只需要遍历训练数据一次.朴素贝叶斯分类在分类中非常有效,试验表明,朴素贝叶斯分类算法预测能力和决策树C4.5一样好.贝叶斯分类总是基于这样一种看似不现实的假设:对于给定的类,所有属性的分布是相互独立的.随着网络应用的迅猛发展,网络的安全问题也显得越来越突出.传统的网络入侵检测技术的局限性越来越明显,使用传统手工分析和编码的方式已经不能适应网络新攻击层出不穷和数据量日益增大的趋势,也不便于分布式分析和协同工作.本文主要讨论了朴素贝叶斯分类算法及其在网络入侵检测中的应用.