贝叶斯分类器是一种最优分类器
贝叶斯分类器是一种最优分类器,它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数,然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布,因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的估计问题。幸运的是,参数估计问题已经被很好的解决了。 基于正态分布的协方差的不同,正态概率分布型...
贝叶斯分类器是一种最优分类器,它假设基于可获得的信息可以建立类别的概率密度函数,然后基于最小错误率分类准则进行分类。一般假设概率密度函数是正态分布,因为正态分布数学基础较好。问题就转化为正态分布参数的估计问题。幸运的是,参数估计问题已经被很好的解决了。 基于正态分布的协方差的不同,正态概率分布型...
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