【西瓜书笔记三】贝叶斯分类器

一，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。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 具体来说，若目标是最小化分类错误率，则误判损失可写为： 不难看出，欲使贝叶斯判定准则来最小化决策风险，首先要获得后验概率P(c|x)。然而，在现实任务中这通常难以获得。从这个角度来看，机器学习所要实现的是基于有限的训练样本集尽

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