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已知两个一维模式类别的类概率密度函数为:

[不定项选择题]
已知两个一维模式类别的类概率密度函数为:


先验概率P(1)=0.6,P(2)=0.4,
则样本{x1=1.35, x2=1.45, x3=1.55, x4=1.65}
各属于哪一类别()
用贝叶斯公式p(w|x) = p(x|w)*p(w)/p(x)  求解x1,x2,x3,x4分别属于w1和w2的概率
发表于 2019-05-22 23:56:04 回复(0)
朴素贝叶斯的思想:
已知道w1和w2的概率,求解Xn到底属于w1还是w2。
两者分母相同,即判断分子的大小,从而判断从属关系





编辑于 2021-04-09 20:17:16 回复(0)
贝叶斯分类的问题
其实就是要比较p(w1|x)和p(w2|x)的大小,x就按概率较大的分类。
由公式
p(w|x) = p(x,w)/p(x) = p(x|w)*p(w) / p(x)
这里比较p(w1|x)和p(w2|x),都会除以p(x)部分,只比较大小没必要计算。
所以,判断p(x|w1)*p(w1) 与 p(x|w2)*p(w2)大小则可
发表于 2020-02-09 21:48:22 回复(0)
x1:p1=0.39,p2=0.14,w1
x2:p1=0.33,p2=0.18,w1
x3:p1=0.27,p2=0.22,w1
x4:p1=0.21,p2=0.26,w2
发表于 2020-08-16 14:01:33 回复(0)
公式评论都有,p(xn)不知道是多少没事,因为两边都同除p(xn),p(w1)即p(1)
发表于 2021-09-24 16:39:49 回复(0)
易错点:只有两个分类,因此只要计算出一个分类的概率,就可以得到另一个分类的概率。但是:P(X)= P(w1)*P(X|w)+ P(w2)*P(X|w2)计算较为麻烦。
实际使用: 只需要比较分子,需要将分子都计算出来!!
发表于 2021-09-24 21:02:42 回复(1)
这里是概率密度函数又不是概率
发表于 2020-12-31 17:46:30 回复(0)
ABCD
发表于 2020-08-16 15:37:58 回复(0)