贝叶斯决策论
贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法。在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判断来选择最优的类别标记。 贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是
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机器学习----贝叶斯分类器（贝叶斯决策论和极大似然估计）
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