第二章 贝叶斯分类器

1 贝叶斯公式 如下图所示，已知A、B两个事件的交事件： 由P(A∪B)=P(B|A)P(A)=P(A|B)P(B)得: P(B|A) = P(A|B)P(B)/P(A) 在机器学习中我们通常写为： P(h|D）=P(D|h)P(h)/P(D) 用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。先验概率反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识。 机器学习中，我们关心的

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