1樓：飛哥帶你飛
基本定義：貝葉斯分類器的分類原理是通過某物件的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其後驗概率，即該物件屬於某一類的概率，選擇具有最大後驗概率的類作為該物件所屬的類。
解釋：貝葉斯網路是乙個帶有概率註釋的有向無環圖，圖中的每乙個結點均表示乙個隨機變數，圖中兩結點間若存在著一條弧，則表示這兩結點相對應的隨機變數是概率相依的，反之則說明這兩個隨機變數是條件獨立的。網路中任意乙個結點x 均有乙個相應的條件概率表(conditional probability table，cpt)，用以表示結點x 在其父結點取各可能值時的條件概率。
若結點x 無父結點，則x 的cpt 為其先驗概率分佈。貝葉斯網路的結構及各結點的cpt 定義了網路中各變數的概率分佈。
貝葉斯分類
2樓：思瑞教育問答
貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法，包括 樸素貝葉告缺斯演算法和tan演算法（樹增強型樸素貝葉斯演算法）。
在許多場合，樸素貝葉斯（naïve bayes，nb）分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型襪和辯資料庫中，而且方法簡單、分類準確率高、速度快。
由於貝葉斯定理假設棚數乙個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類準確率可能會下降。為此，就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如tan（tree augmented bayes network）演算法。
貝葉斯分類
3樓：專屬暱稱
貝葉斯分類演算法是：統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(naïve bayes，nb)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類準確率高、速度快。
貝葉斯網路是：一種概率網路，它是基於概率推理的圖形化網路，而貝葉斯公式則是這個概率網路的基礎。
貝葉斯網路是基於概率推理的數學模型，所謂概率推理就是通過一些變數的資訊來獲取其他的概率配基旦資訊的過程，基於概率推理的貝葉斯網路(bayesian network)是為了解決不定性和不完整性問題而提出的。
它對於解決複雜裝置不確定性和關聯性引起的故障有很的優勢，在多個領域中獲得廣泛應用。
貝葉斯分類演算法是統計學的一種分類方法，它是一類利用概率統計知識進行分類的演算法。在許多場合，樸素貝葉斯(naïve bayes，nb)分類演算法可以與決策樹和神經網路分類演算法相媲美鋒敏，該演算法能運用到大型資料庫中，而且方法簡單、分類準確率高、速度快。
由於貝葉斯定理假設乙個屬性值對給定類的影響獨立於其它屬性的值，而此假設在實際情況中經常是不成立的，因此其分類準確率可能會下降。為此，培擾就衍生出許多降低獨立性假設的貝葉斯分類演算法，如tan(tree augmented bayes network)演算法。
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