第六章 贝叶斯分类器目录贝叶斯决策6.1朴素贝叶斯分类器6.2正态贝叶斯分类器6.3CONTENTS贝叶斯分类器是一种概率模型，它用贝叶斯公式解决分类问题。如果样本的特征向量服从某种概率分布，则可以计算特征向量属于一个类的条件概率，条件概率最大的类为分类结果。如果假设特征向量各个分量之间相互独立，则为朴素贝叶斯分类器；如果假设特征向量服从多维正态分布，则为正态贝叶斯分类器。贝叶斯分类器案例6.4贝叶斯决策6.1贝叶斯决策贝叶斯公式描述了两个相关的随机事件或随机变量之间的概率关系。贝叶斯分类器使用贝叶斯公式计算样本属于某一类的条件概率值，并将样本判定为概率值最大的那个类。条件概率描述两个有因果关系的随机事件之间的概率关系， p （ b|a ）定义为在事件 a 发生的前提下事件 b发生的...
