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已知先验分布概率和条件概率，使用贝叶斯公式，求后验分布的概率

先验分布

贝叶斯

后验分布

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已知先验分布概率和条件概率，使用贝叶斯公式，求后验分布的概率

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用贝叶斯公式来表达，就是：P（瓜熟 | 已知蒂落）=P（瓜熟）× P（蒂落 | 瓜熟）/ P（蒂落）这其中，似然函数的意义就是根据已知结果去推测由某种原因（或者

贝叶斯分类器贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。

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　贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。　　贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：　　1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。　　2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。　　3、根据后验概率大小进行决策分类。

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