1、名词解释

贝叶斯定理,自己看书,没啥说的,翻译成人话就是,条件A下的bi出现的概率等于A和bi一起出现的概率除以A出现的概率。

记忆方式就是变后验概率为先验概率,或者说,将条件与结果转换。

先验概率:某件事情发生概率

后验概率:某件事情发生后,由于某个原因引起的概率大小。

2、朴素贝叶斯代码

#include <cstdio>
#include <Windows.h>
#include "LBayesClassifier.h" const int NUM = ;
const int Dim = ; int main()
{ int dataList[NUM*Dim] =
{ , , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , ,
, , , };
LBayesMatrix sampleMatrix(NUM, Dim, dataList); int classList[NUM] = { , , , , , , , , , , , , , };
LBayesMatrix classVector(NUM, , classList); LBayesProblem problem(sampleMatrix, classVector, BAYES_FEATURE_CONTINUS); LBayesClassifier classifier;
classifier.TrainModel(problem); LBayesMatrix newSample(, Dim);
newSample[][] = ;
newSample[][] = ;
newSample[][] = ;
newSample[][] = ;
int predictValue;
classifier.Predict(newSample, &predictValue); printf("%d\n", predictValue);
system("pause");
return ;
}

3、这一张后面的题

以第一道题为例,第一题第二问差不多,第二题就是上面加个k,下面加个所有k之和,总的来说他们想加之后为1的。没啥说的,加班撸代码了。

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