作业帮什么是贝叶斯中的完全分类器
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/10/02 17:16:35
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什么是贝叶斯中的完全分类器
什么是贝叶斯中的完全分类器
什么是贝叶斯中的完全分类器
应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段.第一阶段是贝叶斯网络分类器的学习,即从样本数据中构造分类器,包括结构学习和CPT 学习；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理,即计算类结点的条件概率,对分类数据进行分类.这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度,甚至可以是NP 完全问题,因而在实际应用中,往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化.根据对特征值间不同关联程度的假设,可以得出各种贝叶斯分类器,Naive Bayes、TAN、BAN、GBN 就是其中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器.