模式識別--統計模式識別（5）

統計模式識別——Bayes分類器（1） 首先我們回顧一下前幾節介紹的幾個線性分類器 垂直平分分類器：未經優化，錯誤率通常較大； 感知器:優化（求線性可分樣本集的解），最終錯誤率未知（條件苛刻，要求樣本線性可分）； 最小平方誤差：優化（樣本集MSE的解），最終錯誤率未知（條件相對比較寬鬆，取消樣本線性可分的要求）； Bayes分類器 1.問題提出 之前幾節介紹的分類器錯誤率都屬於未知情況，很難做一個

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