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贝叶斯(Baysian)分类器[1]是一种理论上比较简单的分类器。但是结合不同的网络结构和概率模形，它又可以演化成非常复杂的分类体系。本短文主要演示Baysian + Gaussian如何解两类问题。
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文宇肃然
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本文介绍了使用MATLAB实现最简单的贝叶斯分类器，特别是贝叶斯加高斯模型解决两类问题的方法。通过最大似然估计获取参数，并用伯努利分布估算先验概率。通过示例代码展示了训练过程、分类误差计算以及测试数据的分类结果，结果显示分类效果良好。
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