详解贝叶斯分类器

1.贝叶斯决策论算法          贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，贝叶斯定理是这类算法的核心，所以统称为贝叶斯分类。贝叶斯决策论经过相关几率已知的状况下利用误判损失来选择最优的类别分类。网络 　　“风险”(误判损失)= 本来为cj的样本误分类成ci产生的指望损失，指望损失可经过下式计算：机器学习 为了最小化整体风险，只需在每一个样本上选择可以使条件风险R(c|x)最小的类别标记。最小化分类

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