模式識別學習筆記（2）——貝葉斯決策

貝葉斯決策理論 生成模型：一個類別一個類別進行訓練 判別模型：將多個類別的樣本放在一起分析訓練 參數模型 非參數模型：無函數形式 半參數：多個高斯函數混合而成，可表示任意分佈的密度函數 最小錯誤率決策 基於先驗概率決策，則最小錯誤率決策爲 基於後驗概率決策，則最小錯誤率決策爲 極大似然法 最小風險決策 決策代價（Loss）：真實類j被決策爲i的代價 條件風險（condition risk）：針對決

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