​贝叶斯分类器

资 源 简 介

​贝叶斯分类器

详 情 说 明

贝叶斯分类器是一种基于概率统计的机器学习分类算法，它通过贝叶斯定理来计算样本属于某个类别的概率。在类别为两类且特征值为两个的简化场景中，这种分类器能直观地展现其核心思想。

该分类器首先需要计算先验概率，即在没有任何特征信息时每个类别出现的概率。接着通过训练数据学习条件概率，也就是在已知类别的情况下各个特征出现的概率。当处理新样本时，分类器会结合先验概率和条件概率，使用贝叶斯公式计算后验概率，最终将样本分配给具有更高后验概率的类别。

在特征处理方面，当只有两个特征时，可以构建简单的二维概率分布模型。这种简化情况特别适合教学演示，能清晰地展示特征之间的相互作用如何影响分类结果。值得注意的是，实际应用中通常会采用朴素贝叶斯假设，即假设各特征之间条件独立，这大大简化了计算过程但可能会损失一些准确性。