贝叶斯分类器——机器学习(周志华)

贝叶斯分类器 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。 假设有N中可能的类别标记，即 Y = { c 1 , c 2 , . . . , c N } , λ i j \mathcal{Y}=\{c_1, c_2,...,c_N\}, \lambda_{ij} Y={c1​,c2​,...,cN​},λij​是将一个真实标记的 c j c_j cj​的样本误分类成 c i c_i

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