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贝叶斯分类器ppt课件
贝叶斯分类器;目录;
设x∈Ω是一个类别未知的数据样本，cj为某个类别，若数据样本x属于一个特定的类别cj，那么分类问题就是决定P(cj|x)，即在获得数据样本x时，确定x的最佳分类。所谓最佳分类，一种办法是把它定义为在给定数据集D中不同类别cj先验概率的条件下最可能分类。
变换后得到：
更精确地讲，贝叶斯法则基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率，提供了一种计算假设概率的方法。
;一、贝叶斯定理;贝叶斯公式;贝叶斯公式;
我们现在计算：
P(cMAP|x) = max P(cj|x)
j∈(1,|C|)
则P(cMAP|x)称为最大后验概率。
然后我们就把x分到cMAP类中。
;朴素贝叶斯分类一;朴素贝叶斯分类二;朴素贝叶斯分类三;三、举例说明;三、举例说明;第一步：统计个数;第二步：估计先验概率和条件概率;第三步：样例判别;四、贝叶斯分类器的相关应用;
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