该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建，文件名包含哈希。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见有关的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从项目中删除单个构建依赖项。 而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复制到您的项目中，以便您完全

先验概率、类条件概率密度函数和后验概率 1. 试简述先验概率，类条件概率密度函数和后验概率等概念间的关系： 先验概率：根据大量统计确定某类事物出现的比例，如在我国大学中，一个学生是男生的先验概率为0.7，而为女生的概率是0.3，这两类概率是互相制约的，因为这两个概率之和应满足总和为1的约束。 类条件概率密度函数：同一类事物的各个属性都有一定的变化范围，在这些变化范围内的分布概率用一种函数形式表示，则称为类条件概率密度函数。这种分布密度只对同一类事物而言，与其它类事物没有关系。为了强调是同一类事物内部，因此这种分布密度函数往往表示成条件概率的形式。例如x表示某一个学生的特征向量，则，男生的概率密度表示成P(x|男生)，女生的表示成P(x|女生)，这两者之间没有任何关系，即一般的情况下P(x|w1)+P(x|w2)≠1，可为从[0,2]之间的任意值。 后验概率：一个具体事物属于某种类别的概率，例如一个学生用特征向量x表示，它是男性或女性的概率表示成P(男生|x)和P(女生|x)，这就是后验概率。由于一个学生只可能为两个性别之一，因此有P(男生|x)+P(女生|x)=1的约束，这一点是与类分布密度函数不同的。后验概率与先验概率也不同，后验概率涉及一个具体事物，而先验概率是泛指一类事物，因此P(男生|x)和P(男生)是两个不同的概念。

先验概率和后验概率 用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。 先验概率反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识 如果没有这一先验知识，可以简单地将每一候选假设赋予相同的先验概率 类似地，P(D)表示训练数据D的先验概率，P(D|h)表示假设h成立时D的概率 机器学习中，我们关心的是P(h|D)，即给定D时h的成立的概率，称为h的后验概率

欺诈是电信行业面临的主要挑战。 这些欺诈者损失了大量收入，这些欺诈者开发了不同的技术和策略来欺骗服务提供商。 对于要保留在该行业中的任何服务提供商，应将这些欺诈者的活动造成的预期损失降到最低，甚至不能完全消除。 但是由于海量数据的性质和所涉及的数百万订户的缘故，要发现这一群人变得非常困难。 为此，需要一种最佳的分类器和预测概率模型，该模型可以捕获订户的当前和过去的历史，并对它们进行相应的分类。 在本文中，我们开发了一些预测模型和最佳分类器。 我们模拟了八十（80）个订户的样本：他们的呼叫数量和呼叫持续时间，并将其分类为四个子样本，每个样本大小为二十（20）个。 我们获得了各组的先验概率和后验概率。 我们将这些后验概率分布分为两个样本多元数据，每个样本都有两个变量。 我们开发了区分真实订阅者和欺诈订阅者的线性分类器。 最优分类器（βA+ B）的后验概率为0.7368，我们根据该最优点对订户进行分类。 本文关注的是国内用户，感兴趣的参数是每小时的通话次数和通话时间。

vc++ 包含Ling-Spam 特征库和先验概率的计算 提取垃圾邮件的中的核心词汇 提取正常邮件的中的核心词汇 反馈机制

通过MATLAB仿真实验深刻反映数字信号最佳接收机原理及最佳接收准则，从而掌握二进制却只信号最佳接收机的设计。

贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 　　贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： 　　1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。 　　2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。 　　3、根据后验概率大小进行决策分类。