机器学习之朴素贝叶斯、贝叶斯网络

  一、贝叶斯决策论         贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是在概率框架下实施决策方案的基本方法。不要求分类器给出明确的分类结果，而是要给出一个最大概率的类别估计。基本思想是，利用已知类的条件概率和先验概率估计部分未知概率，应用贝叶斯公式转换为后验概率，根据期望损失最小化/后验概率最大化的方法得出最优决策。         使用这种方法得到的模型是生成式模

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