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第二章 贝叶斯决策理论2.1;第二章 贝叶斯决策理论2.2;2.2.1 基于最小错误率的;类别的状态用一个随机变量 ;贝叶斯公式利用贝叶斯公式 可求;利用贝叶斯公式(2-1)还可以;（4）对式（2-4）的l(x);例2.1假设在某个局部地区细胞;解：利用贝叶斯公式，分别计算出;从这个例子可见，决策结果取决于;最小错误概率的Bayes决策错;最小错误概率的Bayes决策错;2.2.2 基于最小风险的贝;在决策论中称采取的决定为决策或;2.1 一般决策表 ;以上概念可用数学符号表示，我们;如采取“拒绝”的决策，这时就有;由于引入了“损失”的概念，在考;在决策论中又把采取决策 ;期望风险R反映对整个特征空间上;最小风险贝叶斯决策规则如果 ;例2.2 在例2.1条件的;解：已知条件为 根据例2;即决策为 的条件风险小于;应该指出的是最小风险贝叶斯决策;式中假定对于c类只有c个决策，;所以在0-1损失函数时，使 ;2.2.3 在限定一类错误;例如，在癌细胞识别中，把异常细;从式（2-9）可知 其中 ;将式（2-21），式（2-22;运算结果得到 ;这种在限定一类错误率 为;类似的最小风险贝叶斯决策规则也;由于 ;2.2.6 分类器设计 ;判别函数和决策面 首先;对于两类情况，设最小错误率贝叶;最小错误率贝叶斯决策对于多类别;分类器设计:多类情况（1）判别;分类器设计:多类情况（2）决策;泻佰考漆侄抉饱奴纷配阻西固皆魄;分类器设计:多类情况（3）分类;分类器设计:两类情况（1）判别;分类器设计:两类情况（2）决策;分类器设计:两类情况（3）分类;例2.3 对例2.1，例2.
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