贝叶斯分类器原理及应用

贝叶斯分类器（Bayesian decision theory） 一、知识脉络 　　 二、基本原理 　　贝叶斯决策论通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的类别分类。 　　“风险”（误判损失）= 原本为cj的样本误分类成ci产生的期望损失（如下式，概率乘以损失为期望损失） 　　为了最小化总体风险，只需在每个样本上选择能够使条件风险R（c|x）最小的类别标记。 　　h*称为贝叶斯最优分类器，

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