贝叶斯网络和朴素贝叶斯有什么区别？

朴素贝叶斯是基于所有变量都是独立的假设。而贝叶斯网络却没有这样的假设，贝叶斯网络中允许变量之间存在关联性。

贝叶斯网络是一种经典的概率图模型，我们通常用有向无环图来表示贝叶斯网络的结构。我们用节点表示每个自变量（特征），最下面的根节点，就是我们的因变量（标签）。如果两个点之间没有边直接相连，说明这两个点所代表的变量之间是条件独立的。

因为朴素贝叶斯的前提假设是所有特征都是相互独立的，所以我们也可以把它看成一种特殊的贝叶斯网络，它的结构如下

朴素贝叶斯的图结构非常简单，不具有有向无环图的一般特性，所以通常不会去特地强调它是概率图模型。