貝葉斯分類器原理及應用

貝葉斯分類器（Bayesian decision theory） 一、知識脈絡 　　 二、基本原理 　　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（如下式，概率乘以損失爲期望損失） 　　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。 　　h*稱爲貝葉斯最優分類器，

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