mnist数据集贝叶斯分类

MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了60000张28*28像素的训练图片和10000张测试图片，每张图片上都是一个0~9之间的数字。贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设每个特征在类别上的影响是独立的，然后根据已有的数据计算每个特征在不同类别上的概率，并通过贝叶斯公式计算每个类别的后验概率，最终将样本分到后验概率最大的类别中。在MNIST数据集上，我们可以将每个像素点的灰度值作为一个特征，并将数字0~9作为10个类别进行分类。具体地，对于一个新的测试样本，我们先计算其在每个类别上每个像素点灰度值的条件概率，然后根据贝叶斯公式计算每个类别的后验概率，并将该样本分到后验概率最大的类别中。