贝叶斯网络与朴素贝叶斯分类器的区别是什么？我注意到其中一个在Matlab中只是作为classify实现，而另一个则有一个完整的网络工具箱。
如果您能在回答中解释哪一个更可能提供更好的准确性，我将不胜感激（这不是必需的）。
回答：
简短回答，如果您只对解决预测任务感兴趣：使用朴素贝叶斯。
贝叶斯网络（有一个很好的维基百科页面）以非常通用的方式建模特征之间的关系。如果您知道这些关系是什么，或者有足够的数据来推导它们，那么使用贝叶斯网络可能是合适的。
朴素贝叶斯分类器是一个简单的模型，描述了贝叶斯网络的一个特定类别——其中所有特征在类条件下是独立的。正因为如此，朴素贝叶斯无法解决某些问题（下面的例子）。然而，它的简单性也使其更易于应用，并且在许多情况下需要较少的数据就能获得良好的结果。
示例：XOR
您有一个学习问题，具有二进制特征x1和x2，以及目标变量y = x1 XOR x2。
在朴素贝叶斯分类器中，x1和x2必须被独立处理——所以您会计算诸如“给定x1 = 1时y = 1的概率”——希望您能看出这并不helpful，因为x1 = 1并不会使y = 1变得更可能或更不可能。由于贝叶斯网络不假设独立性，它将能够解决这样的问题。
