第三章 贝叶斯决策和学习

贝叶斯决策和MAP分类器

后验概率 p(Ci|x) 表达给定模式 x 属于类 Ci 的概率。
模式 x 属于类 Ci 的后验概率计算公式为：

MAP分类器：将测试样本决策分类给后验概率最大的那个类。
判别公式：

对于二分类问题，MAP分类器的决策边界：
单维空间：通常有两条决策边界。
高维空间：复杂的非线性边界。
决策误差：

决策风险和贝叶斯分类器

决策风险的概念：不同的决策错误会产生程度不同的风险。
损失：

决策风险的评估：

贝叶斯分类器：
选择决策风险最小的类。
判别公式：

决策损失：

简化特征维度：

#第三章 贝叶斯决策和学习 笔记

原文：https://www.cnblogs.com/1e9add7/p/12827330.html