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贝叶斯分析法

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2.Naive 贝叶斯简单分类原理和流程贝叶斯方法:是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法 。李航统计法(四个简单性贝叶斯 method)是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法 ， 简单贝叶斯分类需要满足什么条件？Simple 贝叶斯分类器是一个简单的概率分类器，它基于独立的假设应用贝叶斯定理 。

1、.风险性决策最常用的方法是(有限理性决策要点如下:(1)手段目标链的内涵存在一些矛盾，简单分析手段目标链会导致结论不准确 。西蒙认为，手段目标链的顺序系统很少是一个系统的、全面的链，组织活动和基本目标之间的关系往往是模糊的，这些基本目标也是一个不完整的系统 。在这些基本目标和为实现这些目标而选择的各种手段之间也存在冲突和矛盾 。(2)决策者追求理性，但没有最大限度地追求理性 。他只要求有限理性 。

比如，人的计算能力有限，即使有计算机的帮助 ， 也没有办法处理数量庞大的变量方程；人的想象力和设计能力是有限的 ， 不可能列出所有的备选方案；人的价值取向不是一成不变的 ， 目的经常变化；人的目的往往是多样而矛盾的，没有统一的标准 。所以作为个体决策者，他的有限理性限制了他做出完全理性的决策，只能在能力范围内尽力追求有限理性 。

2、李航统计方法(四Naive贝叶斯method是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法 。训练时，学习输入输出的联合概率分布；分类时用贝叶斯定理计算后验概率最大的输出 。{c1ck} .输入特征向量x和输出类别标签y分别属于这两组 。x是输入空间中的随机变量，y是输出空间中的随机变量 。P(X，Y)是X和Y的联合概率分布，训练数据集由P(X，Y)的独立同构生成 。

【贝叶斯分析法】y).具体学习以下先验概率:和条件概率分布:所以根据联合概率分布密度函数:学习联合概率分布P(X，Y) 。的参数个数是指数的，即X和Y有很多组合，假设xj可能取Sj，Y可能取K，则参数个数为 。特别是如果取xjS，那么参数个数就是KSn，当维数n较大时，就会发生维数灾难 。在一维空间中，采样一个单位空间(退化为一个区间)需要102个均匀分布的采样点，每个点的距离不超过0.01，而在10维空间中，需要1020个点 。

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