7.贝叶斯分类器
7.1贝叶斯决策论
贝叶斯决策论（Bayesiandecision theory）是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。这其实是关系到两个基本概念：多大可能是这个类别以及可能误判的损失？机器学习就是从中选择误判损失最小的最大概率类别作为其分类标识。贝叶斯决策论（Bayesiandecision
阅读背景：
机器学习笔记(七)贝叶斯分类器
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