摘要： 一 理论基础 对于分类任务来说，贝叶斯决策论在所有相关概率已知的理想情况下，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。下面推导其基本原理，$X$为输入空间上的随机向量，$Y$为输出空间上的随机变量，选择0 1损失函数,：$$\mathit{L}(Y,f(X))=\left\{\begin{ 阅读全文