模式识别_2_基于贝叶斯决策理论的分类器

2.1 引言  以特征值的统计概率为基础 给定M个类（）的分类任务和一个用特征向量x表示的样本，生成一系列条件概率（后验概率）                   表示特征向量属于某一特定类 的概率 2.2 贝叶斯决策理论  先验概率:样本总数，第i类样本数（每个类中样本的占比） 类条件(概率密度函数or概率)： 描述一类中特征向量的分布情况，相对于x的的似然函数 则我们很容易表示 ，比较这个概率

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