兩類（M=2）情況的貝葉斯最小風險判別

兩類（M=2）情況的貝葉斯最小風險判別 選M=2，即全部的模式樣本只有ω1和ω2兩類，要求分類器將模式樣本分到ω1和ω2兩類中，則平均風險可寫成： 當分類器將x判別爲ω1時： 當分類器將x判別爲ω2時： 若r1(x)<r2(x)，則x被判定爲屬於ω1，此時： 即

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