Ent(s) S En(S)--12En(S2) A(A, T; S)=log2 ( 3-2)-[kEnt(S)-kEnt(,)-k2Ent(s,)I K1k2分别是T左右两边例子的类别数 4. Bayes离散法 设有两类W1和W2 状态先验概率P(w条件概率p(xW)1=12 (wpw p(w Ix) ∑p(x1v,)p(v) P(G]=GjVUSGs P(XG]=(k/mj/A(k, x) m=Gj,k=m/A(kx)以x为中心恰好包含了k个例子的区 间长度( ) | | ( ) | | ( ) 2 2 1 1 Ent S N S Ent S N S = Ent s − − ( , ; ) log (3 2) [ ( ) ( ) ( )] 2 1 1 2 2 A T s kEnt s k Ent s k Ent s k  = − − − − K1 ,k2分别是T左右两边例子的类别数 4. Bayes离散法 设有两类W1和W2 状态先验概率P(wi ),条件概率p(x|Wi ) i=1,2 = = 2 1 ( | ) ( ) ( | ) ( ) ( | ) i j j i i i p x w p w p x w p w p w x P(Gj)=|Gj|/|sGs| P(x|Gj)=(k/mj)/A(k,x) mj=|Gj|, k= A(k,x)以x为中心,恰好包含了k个例子的区 间长度. mj