模式識別（Pattern Recognition）學習筆記（四）——最小風險貝葉斯決策

           前面提到了最小錯誤率的貝葉斯決策，能夠說大多數狀況中，咱們都是用的這一準則的決策方式，但對於一些特殊的場合，好比一個癌症病人的癌細胞判別中，相比於錯誤率，咱們更關心的應該是判別錯誤所帶來的損失，所以在這種狀況下，咱們就不能使用最小錯誤率準則來決策了，而要使用一種新的決策準則——最小風險貝葉斯決策。函數         所謂的最小風險貝葉斯決策，就是各類錯誤決策所形成不一樣損失

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