正确答案是:B:是基于后验概率,推导出先验概率。
### 专业分析:
贝叶斯分类器的特点与基础原理包括以下几点:
1. **贝叶斯定理基础**(选项A):
- 贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的,这一定理用于更新某一事件发生的概率,基于新的证据。
2. **先验概率与后验概率**(选项B):
- 贝叶斯分类器从先验概率和似然函数出发,通过贝叶斯定理计算后验概率。
- 因此,它是基于先验概率和观测数据(似然函数)来推导出后验概率,而不是从后验概率推导先验概率。因此,选项B的描述是错误的。
3. **有监督学习**(选项C):
- 贝叶斯分类器通常用于有监督学习问题,在这些问题中,需要根据已标记的数据来进行预测。
4. **极大似然估计**(选项D):
- 可以使用极大似然估计法来估计参数,从而构建贝叶斯分类器。极大似然估计帮助优化模型参数,使得在给定数据下模型生成数据的概率最大化。
综上所述,选项B的描述是错误的,因为贝叶斯分类器不是通过后验概率导出先验概率。