机器学习 —— 基础整理（一）贝叶斯决策论；二次判别函数；贝叶斯错误率；生成式模型的参数方法...

      本文简单整理了以下内容： （一）贝叶斯决策论：最小错误率决策、最小风险决策；经验风险与结构风险 （二）判别函数；生成式模型；多元高斯密度下的判别函数：线性判别函数LDF、二次判别函数QDF （三）贝叶斯错误率 （四）生成式模型的参数估计：贝叶斯学派与频率学派；极大似然估计、最大后验概率估计、贝叶斯估计；多元高斯密度下的参数估计 （五）朴素贝叶斯与文本分类（挪到了下一篇博客）   （一）

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