Suppose we model the data in each c

Suppose we model the data in each class Ck using a single kernel function, which we write as p(x|Cfc). In a classification problem our goal is to model the posterior probabilities p(Cfc|x) for each of the classes. These probabilities can be obtained through Bayes' theorem, using prior probabilities p(Ck), as follows

Kết quả (Việt) 1:

Giả sử chúng tôi mẫu dữ liệu trong mỗi lớp Ck bằng cách sử dụng một chức năng hạt nhân duy nhất, mà chúng tôi viết như p (x| CFC). Trong một vấn đề phân loại mục tiêu của chúng tôi là mô hình p(Cfc|x) sau xác suất cho mỗi người trong số các lớp học. Các xác suất có thể được thu được thông qua định lý Bayes, bằng cách sử dụng trước khi xác suất p(Ck), như sau

Kết quả (Việt) 2:

Giả sử chúng ta mô hình dữ liệu trong mỗi Ck lớp khi sử dụng chức năng hạt nhân duy nhất, mà chúng tôi viết là p (x | CFC). Trong một vấn đề phân loại mục tiêu của chúng tôi là để mô hình xác suất hậu nghiệm p (CFC | x) cho mỗi lớp. Các xác suất này có thể thu được thông qua định lý Bayes ', sử dụng trước khi xác suất p (Ck), như sau