模式识别--统计模式识别（5）

统计模式识别——Bayes分类器（1） 首先我们回顾一下前几节介绍的几个线性分类器 垂直平分分类器：未经优化，错误率通常较大； 感知器:优化（求线性可分样本集的解），最终错误率未知（条件苛刻，要求样本线性可分）； 最小平方误差：优化（样本集MSE的解），最终错误率未知（条件相对比较宽松，取消样本线性可分的要求）； Bayes分类器 1.问题提出 之前几节介绍的分类器错误率都属于未知情况，很难做一个

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