貝葉斯分類器基本原理總結

文中借鑑引用CSDN各大博主圖片，文獻，思想。非完全原創 貝葉斯分類器的基本脈絡      基本原理  什麼是貝葉斯決策論： 通過相關概率已知的情況下利用誤判損失來選擇最優的分類器。  誤判損失也叫風險。即原本爲Cj的樣本被誤分類成Ci產生的期望損失    其中lambda便爲損失，損失乘以概率得到期望損失（風險）。  而我們的目標則是尋找一個判定準則h以最小化R。  顯然，爲了最小化總體風險，我

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