智能感知与学习（七）：决策&几率

一、模式识别的分类问题：根据待识别对象的特征观察值，将其分到某一个类别中 二、贝叶斯决策理论：（理论上可以证实是最好的分类器，实质上用不到） a、基本已知条件： ①、已知决策分类的类别数为c，各种别的状态为： ②、已知各种别整体的几率分布（各个类别出现的先验几率和类条件几率密度函数） b、欲解决的问题 若是在特征空间中观察到某一个（随机）向量 x = ( x1 , x2 ,…, xd )T 那么，

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