02-基于贝叶斯决策理论的分类器

1 为什么使用贝叶斯决策理论的分类器

因为样本的统计方差以及测量传感器的噪声，设计分类器将未知类型的样本分类到最可能的类别中，我们的分类方法以特征值的统计概率为基础，我们现在的任务是定义什么是“最可能”。

如给定一个M类 $(\omega _{1} ,\omega _{2} ,...,\omega _{M})$ 的分类任务和一个用特征向量X表示的未知样本，生成M个条件概率P( $\omega _{i}$ |X),i=1,2,...,M; 有时也称为后验概率（Posteriori probabilities），也就是对于特征向量X，每一项都代表未知样本属性属于某一特定类 $\omega _{i}$ 的概率。用这些条件概率来量化“最大可能”，我们的分类器或计算这些向量的最大值，或等价的计算它们定义函数估计最大值，未知样本就被划分到计算结果最大的一类中。

2 贝叶斯决策理论

最后编辑于：2019.03.31 16:11:20

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