贝叶斯常常有两个问题:(1)给定训练数据,最可能的假设是什么?(2)给定训练数据,对新实例的最可能分类是什么?
第一个问题用最大后验概率(MAP);第二个问题可利用MAP假设到新实例得到,实际上还有更好的办法。
6.18的意思表示我们用后验概率对当前分类进行概率加权,得到当前分类的概率,最后取最大的一个概率分类。那么上面这个实例,最后将取反例。
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