iPAS AI 應用規劃師初級 114 年第四次 科一 第 7 題 詳解

114 年第四次 科一 人工智慧基礎概論

貝氏分類器（Naive Bayes Classifier）常被應用於文字分類、垃圾郵件過濾等場景。依據模型特性，它最適合歸類於下列哪一類？

1. A透過直接學習輸入特徵與目標標籤之間的邊界或關係來進行分類的模型

   這是判別式模型的定義，直接學邊界不建分布。

2. B透過建構資料的整體分布，並利用條件關係進行推斷和分類的模型（正確答案）

   正解：先建聯合分布，再以條件機率推斷類別。

3. C側重探索資料中樣本間的相似性，將資料自動分成不同群組的模型

   描述分群，屬非監督式學習，與貝氏分類無關。

4. D透過試錯學習，根據行動結果的獎勵或懲罰來優化決策策略的模型

   描述強化學習的獎懲試錯機制，方向完全不同。