朴素贝叶斯法PPT资料.ppt

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@#@用p1（x,y）表示数据点（x,y）属于类别1（图中红色圆点表示的类别）的概率，用p2（x,y）表示数据点（x,y）属于类别2（图中蓝色三角形表示的类别）的概率，那么对于一个新数据点（x,y），可以用下面的规则来判断它的类别：

@#@如果p1（x,y）p2（x,y），那么类别为1如果p1（x,y）p2（x,y），那么类别为1如果p1（x,y）p2（x,y），那么类别为2p1,p2即为后验概率p1（c1|x,y）,p2（c2|x,y）图形绘制图片处理图表设计典型案例*TransitionPage过渡页*贝叶斯决策论朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器西瓜程序1234贝叶斯决策论图片处理半朴素贝叶斯分类器程序*朴素贝叶斯分类器2.1基于贝叶斯公式估计后验概率P（c|x）的主要困难在于：

@#@类条件概率P（x|c）是所有属性上的联合概率，较难估计。

@#@为了避开这个障碍，提出了朴素贝叶斯分类器（naveBayesclassifier）“朴素”：

@#@采用属性条件独立性假设假设用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。

@#@图形绘制图片处理图表设计典型案例10贝叶斯决策论图片处理半朴素贝叶斯分类器程序*朴素贝叶斯分类器2.2图形绘制图片处理图表设计典型案例11贝叶斯决策论图片处理半朴素贝叶斯分类器程序*朴素贝叶斯分类器2.3Forexample：

@#@数据集为：

@#@测试集为：

@#@青绿蜷缩浊响清晰凹陷硬滑0.6970.460？

@#@是图形绘制图片处理图表设计典型案例12贝叶斯决策论图片处理半朴素贝叶斯分类器程序*朴素贝叶斯分类器2.4Python_programme:

@#@朴素贝叶斯分类函数图形绘制图片处理图表设计典型案例*TransitionPage过渡页*贝叶斯决策论西瓜程序14朴素贝叶斯分类器2半朴素贝叶斯分类器3贝叶斯决策论朴素贝叶斯分类器程序*半朴素贝叶斯分类器3.1独图形绘制图片处理图表设计典型案例15贝叶斯决策论朴素贝叶斯分类器程序*半朴素贝叶斯分类器3.2图形绘制图片处理图表设计典型案例16贝叶斯决策论朴素贝叶斯分类器程序*半朴素贝叶斯分类器3.2图形绘制图片处理图表设计典型案例17贝叶斯决策论朴素贝叶斯分类器程序*半朴素贝叶斯分类器3.2图形绘制图片处理图表设计典型案例*TransitionPage过渡页*西瓜程序4贝叶斯决策论1朴素贝叶斯分类器2半朴素贝叶斯分类器3贝叶斯决策论朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器*程序4.1训练集及测试集图形绘制图片处理图表设计典型案例20图形绘制图片处理图表设计典型案例*谢谢观赏1234TrailerPage结束页*