单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级朴素贝叶斯 结 构贝叶斯理论贝叶斯分类器 Ω={A1×A2×...×Am}是由所有未知类别的可能样本组成的集合 Ωc={A1×A2×...×Am×C}是由所有已知类别的样本组成的集合D Ωc是训练样例集合 Ω中的元素x表示为x = <a1a2 …am> Ωc中的元素x表示为x = <a1a2 …am

人工智能实验报告西安交大一实验目的学习了解java编程语言掌握基本的算法实现深入理解贝叶斯理论和不确定性推理理论学习运用主观贝叶斯公式进行不确定推理的原理和过程二实验题目用java语言实现运用主观贝叶斯公式进行不确定性推理的过程：根据初始证据E的概率P(E)及LSLN的值把H的先验概率P(H)更新为后验概率P(HE)或者P(H﹁E)要求如下：充分考虑各种证据情况：证据肯定存在证据肯定不存在观