計算后驗分布密度，做出對未知參數(shù)的推斷。破碎機貝葉斯提出可以采用均勻分布作為其分布，即參數(shù)在它的變化范圍內(nèi)，取到各個值的機會是相同的，稱這個假定為貝葉斯假設(shè)。貝葉斯假設(shè)在直覺上易于被人們所接受，然而它在處理元信息先驗分布，破碎機尤其是未知參數(shù)無界的情況卻遇到了困難。經(jīng)驗貝葉斯估計(empiricalBayEs e歡imator)把經(jīng)典的方法和貝葉斯方法結(jié)合在一起，用經(jīng)典的方法獲得樣本的邊際密度產(chǎn)(2)，破碎機然后通過下式來確定先驗分布”(6)：貝葉斯方法用于分類及回歸分析分類規(guī)則發(fā)現(xiàn)是根據(jù)客體的特征向量值及其他約束條件將其分到某個類別中。破碎機在數(shù)據(jù)挖掘中，主要研究如何從數(shù)據(jù)或經(jīng)驗中學(xué)4這些分類規(guī)則。對于分類問題，有些情況下，輸人特征向量唯一對應(yīng)著一個類別，稱它為確定性的分類問題；而有些情況下，則會出現(xiàn)類別的重疊現(xiàn)象，也就是說，破碎機來白于不同類別的樣本從外觀特征上具有極大的相似性，這時我們只能說某一樣本屬于某一類別的概率是多大，然而我們卻必須為它選擇一個類別。貝葉斯學(xué)派采用兩種方法處理這種情況：一是選擇后驗概率最大的類別；二是選擇效用函數(shù)最大(或損失最小)的類別?？梢宰C明，這種方法能夠保證分類誤差最小。第二種方法在決策理論巾經(jīng)常用到，破碎機它采用平均效益的大小來衡量決策風(fēng)險的大小，這實際上與不確定性的程度密切相關(guān)。設(shè)把屬于類別q的特征向量x錯誤地劃分到類別，錯誤分類的損失都相同時，破碎機風(fēng)險損失最小與后驗概率最大是等價的。

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