opencv - Normal Bayes implementation in OpenCV

Question

I'm a newbie to Machine Learning. I have a question about how Normal Bayes is implemented in OpenCV.

I have a mis-understanding regarding the terms Normal Bayes and Naive Bayes.

This site tells that Normal Bayes and Naive Bayes mean the same.

The NormalBayes documentation on OpenCV website specifies that the features are Normally distributed and not necessarily independent.

The wikipedia article on Naive Bayes classifier tells us that it is assumed that features are independent. Therefore, Covariance Matrix need not be determined.

However, when I look at the source of the implementation of Normal Bayes classifier, it does calculate Covariance Matrix.

I also found a similar question over here which wasn't answered.

Am I missing something here? or is it that Normal Bayes classifier in OpenCV is not a standard Naive Bayes classifier?

Answer 1

理論的には、ナイーブベイズモデルは「効果の原因間の完全な独立」を想定していますが、通常モデルは「各クラスの特徴ベクトルが正規分布している（ただし、必ずしも独立して分布しているとは限りません）」と想定しています。どちらも平均ベクトルと共分散行列を使用しますが、モデルの仮定は異なることに注意してください。

OpenCVでは、「データ分布関数は、クラスごとに1つのコンポーネントであるガウス混合であると想定されています」。モデルは、そのようなクラスの独立性については想定していません。