2017年3月6日
机器学习算法--贝叶斯分类器（一）
摘要： 该文章参考周志华老师著的《机器学习》一书 1. 贝叶斯决策论 定义： 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策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，下面以多分类任务为例来解释其基本原理。 条件风险：假设有N中可能的类别标记，即 阅读全文
posted @ 2017-03-06 17:03 静悟生慧慧 阅读(305) 评论(0) 推荐(0) 编辑