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第二章统计决策理论决策理论是统计模式识别方法的理论基础大多数人认为也是神经网络分类方法的理论基础说到底决策方法就是企望在后验概率据此确定样本的类别和代价即风险做这一决策产生的损失之间寻找一个平衡点当然我们希望越大越好越小越好基于最小错误率的决策最小错误率我们应将之理解为犯错误最小的概率与上一章的分类错误率不是一回事根据先验概率决策设有两个类别和它们的先验概率为已知对样本而言我们除知道和之外其它一无所知令若希望做决策时误差为最小则认为类似地若有个类别且则决策若这时我们不能作出决策该方法的缺陷之一是
第二章 统计（Bayesian）决策理论
Bayesian决策理论是统计模式识别方法的理论基础，大多数人认为也是神经网络分类方法的理论基础。说到底，Bayesian决策方法就是企望在后验概率P((j/x)（据此确定样本x的类别）和代价P(e)（即风险，做这一决策产生的损失）之间寻找一个平衡点。当然，我们希望P((j/x)越大越好，P(e)越小越好。
基于最小错误率（Minimum-error-rate）的决策
最小错误率（Probability of minimum error），我们应将之理解为犯错误最小的概率，与上一章的分类错误率不是一回事。
根据先验概率决策
设有两个类别(1和(2，它们
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