WykÅad 3: Sieci Bayesa
WykÅad 3: Sieci Bayesa
WykÅad 3: Sieci Bayesa
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Każdy obiekt traktowany jest jako wektor X (krotka) wartości<br />
atrybutów A 1 , ..., A n : X = (x1, x2, ..., xn).<br />
Niech C 1 , ..., C m będą klasami, do których może należeć X,<br />
<br />
P(C|X) niech oznacza prawdopodobieństwo przynależności X<br />
(ściślej: obiektów o właściwości X) do klasy C.<br />
<br />
W klasyfikacji <strong>Bayesa</strong> przypisujemy X do tej klasy, do której<br />
prawdopodobieństwo warunkowe przynależności X jest<br />
największe.<br />
<br />
X jest więc przypisany do C i , jeśli P(C i |X) ≥ P(C k |X), dla<br />
każdego k, 1 ≤ k ≤ m, k ≠ i.
Change language