贝叶斯分类器是根据给定样本属于某一个具体类的概率来对其进行分类。(
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举一反三
- 当样本的类条件概率是正态分布且各类同分布的情况下，最小错误率贝叶斯分类器是线性分类器。
- 中国大学MOOC: 当样本的类条件概率是正态分布且各类同分布的情况下，最小错误率贝叶斯分类器是线性分类器。
- One-vs-rest逻辑回归分类法中，假设有n个类别，那么就会建立n个二项分类器，每个分类器针对其中一个类别和剩余类别进行分类。进行预测时，利用这n个二项分类器进行分类，得到数据属于当前类的概率，选择其中概率最大的一个类别作为最终的预测结果。
- 对一个测试样本,朴素贝叶斯分类器如何得到预测结果? A: 计算样本属于各个类的概率，选择概率最大的类 B: 计算样本属于各个类的概率，选择概率最小的类 C: 只能得到几个概率值，具体类别无法判断 D: 可得到一个概率值，即属于该类
- 贝叶斯分类器将待判别的样本分类到使得样本的后验概率达到最大的那个类中。