在人工智能领域，提到概率模型时，贝叶斯网络是一个绕不开的话题。它分为两个主要分支：朴素贝叶斯（Naive Bayes）和贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network, BBN）。这两个概念看似相似，实则各有千秋。

朴素贝叶斯是一种简单但强大的分类算法，其核心假设是特征之间相互独立。这种简化使模型易于训练和理解，广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。它的优点在于计算效率高，但在实际应用中，特征间的独立性假设往往过于理想化，导致准确性受限。

相比之下，贝叶斯信念网络更复杂且灵活，它允许节点间存在依赖关系，并通过有向无环图（DAG）来表示变量之间的因果关系。这使得BBN能够处理更复杂的现实问题，如医疗诊断或金融风险评估。然而，构建和维护BBN需要更多专业知识和数据支持。

尽管两者侧重点不同，但它们都基于贝叶斯定理，共同构成了贝叶斯网络的核心思想。无论是朴素贝叶斯还是贝叶斯信念网络，都在推动机器学习技术向前发展，为人类带来更智能的解决方案！💡