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8.2 贝叶斯法则与分类器

分类：智能算法在高光谱遥感数据处理中的应用1646字

贝叶斯分类基于如下贝叶斯定理

P(h|D)=

(8.2.1)

其中，D为训练数据;h∈H，而H为候选假设集合;P(h|D)称为h的后验概率(posterior probability)，因为它反映了在看到训练数据D后h成立的置信度;P(h)称为h的先验概率(prior probability)，它反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识;P(D)代表将要观察的训练数据D的先验概率;P(D|h)代表假设h成立的情形下观察到数据D的概率。贝叶斯定理是贝叶斯学习方法的基础，因为它提供了从先验概率P(h)、P(D) 以及P(D|h)计算后验概率P(h|D)的方法。

对于候选的假设h∈H，具有最大可能性的假设称为极大后验(maximum a posteriori，MAP)假设

hMAP≡

＝

(8.2.2)

＝P(D|h)P(h)

注意，在最后一步我们去掉了P(D)，因为 ......     （共1646字）    [阅读本文]>>

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