我是机器学习和自然语言处理的新手。

我一直对这三个术语感到困惑？

根据我的理解：

类：模型输出的各种类别。例如，给定一个人的名字，识别他是男性还是女性？

假设我使用的是朴素贝叶斯分类器。

我的特征和参数会是什么？

此外，上述词语的别名有哪些通常可以互换使用？

回答：

我们以分类人的性别为例来说明。您对类的理解是正确的！给定一个输入观测，朴素贝叶斯分类器应该输出一个类别。这个类别就是类。

特征：在朴素贝叶斯分类器或任何一般的机器学习分类算法中，特征是我们选择来定义输入的数据点。以一个人为例，我们不可能输入关于一个人的所有数据点；相反，我们选择几个特征来定义一个人（比如“身高”、“体重”和“脚大小”）。特别是在朴素贝叶斯分类器中，我们做出的关键假设是这些特征是独立的（它们互不影响）：一个人的身高不影响体重，体重不影响脚大小。这个假设可能对也可能不对，但对于朴素贝叶斯，我们假设这是真的。在您的例子中，输入只是名字的情况下，特征可能是字母频率、元音数量、名字长度或后缀/前缀。

参数：在朴素贝叶斯中，参数是对我们试图分类的真实分布的估计。例如，我们可以说大约50%的人是男性，男性身高的分布是一个均值为5英尺7英寸，标准差为3英寸的高斯分布。参数将是50%的估计，5英尺7英寸的均值估计，以及3英寸的标准差估计。

别名：特征也被称为属性。我不知道有任何常见的替代‘参数’的词语。