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 = 14; const int Dim = 4; int main(){int dataList[NUM*Dim] ={ 20, 3, 0, 0,20, 3, 0, 1,30, 3, 0, 0,40, 2, 0, 0,40, 1, 1, 0,40, 1, 1, 1,30, 1, 1, 1,20, 2, 0, 0,20, 1, 1, 0,40, 2, 1, 0,20, 2, 1, 1,30, 2, 0, 1,30, 3, 1, 0,40, 2, 0, 1 };LBayesMatrix sampleMatrix(NUM, Dim, dataList);int classList[NUM] = { 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0 };LBayesMatrix classVector(NUM, 1, classList);LBayesProblem problem(sampleMatrix, classVector, BAYES_FEATURE_CONTINUS);LBayesClassifier classifier;classifier.TrainModel(problem);LBayesMatrix newSample(1, Dim);newSample[0][0] = 20;newSample[0][1] = 2;newSample[0][2] = 0;newSample[0][3] = 0;int predictValue;classifier.Predict(newSample, &predictValue);printf("%d\n", predictValue);system("pause");return 0;}
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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。
