詳解貝葉斯分類器

1.貝葉斯決策論          貝葉斯分類器是一類分類算法的總稱，貝葉斯定理是這類算法的核心，因此統稱爲貝葉斯分類。貝葉斯決策論通過相關概率已知的情況下利用誤判損失來選擇最優的類別分類。 　　「風險」(誤判損失)= 原本爲cj的樣本誤分類成ci產生的期望損失，期望損失可通過下式計算： 爲了最小化總體風險，只需在每個樣本上選擇能夠使條件風險R(c|x)最小的類別標記。最小化分類錯誤率的貝葉斯最優

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