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我也要
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本题例子可以在外国相应的课件找到
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1 我们需要知道的是，当我们根据lrt得出了相应的值时，假设我们得到的是x0，P[X]从x0到无穷大的积分，正好为p[w2],而从负无穷大到x0的积分为p[w1]。
2 错误率是假设已经lrt确定的在x0左边为w1，右边为w2的基础上进行的。
3 关于R1和R2的理解是：其实本质就是有x0分成的两个区间。
4 错误率是由于P[ERROR]=P[W1]P[W2|W1] +P[W2]P[W1|W2] 这个公式组成的。期间还有不同形式的递推。
同时关于一个比较难理解的积分公式，请看http://blog.youkuaiyun.com/hellowos/article/details/12260989
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Pattern Recognition
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis 笔记
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis 笔记本Markdown编辑器使用[StackEdit][6]修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 一些概念不太理解
概率论与数理统计教程(七)-假设检验04：似然比检验与分布拟合检验
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贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）
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图文并茂之决策树学习（The introduction to decision tree--naive bayesian） Part 1
@TOCThe introduction to decision tree 1. 决策树用途（goal & application） goal： :根据过往数据，训练出模型，对新的状况进行自动分类，根据分类结果决策做某件事情，或者不做某件事情 apllication: (1)已知最近十四天的天气、温度、湿度、风力、以及该天是否打网球的数据，预测在晴朗、高温、中度湿润、微风的某天是否适合...
贝叶斯决策论
（Bayesian Decision Theory）是一种基于概率论的决策框架，用于处理不确定性和优化决策。它结合了贝叶斯定理和期望风险最小化的思想，广泛应用于分类、识别等问题中。
Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis (2nd Edition)
统计决策论及贝叶斯分析第二版英语版，概率论和统计学的经典读物。
Bayesian Decision Theory
Chapter1--------贝叶斯决策公式(Bayesian Decision Theory) Example1: 学校里有男生m1m_1m1人，女生m2m_2m2人，男生身高175以上的有n1n_1n1人，女生中有n2n_2n2人. 概念——类别(Class)： w1w_1w1: 为男生 w2w_2w2: 为女生 xxx ：175cm (height) 一：最小错误率贝叶斯决策...
Ubuntu22.04安装ROS2 —— ROS2 humble 详细图文教程
本文详细介绍了如何在Ubuntu22.04（Jammy）系统下配置ROS2环境，安装RO2软件包，并验证安装成功。ROS2的版本是Humble Hawksbill。：ROS是一个开源的，提供硬件抽象、设备驱动、库、工具和通信机制，支持模块化开发与集成，广泛用于机器人控制和自动化应用。ROS2 相较于 ROS1 在架构设计、通信机制和平台支持等方面做出了改进。ROS1 采用集中式主节点（Master）进行节点间通信，存在单点故障风险，且实时性和跨平台支持较弱。
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【Day37 文献泛读】Bayesian decision theory in sensorimotor control
阅读文献： Körding, K. P., & Wolpert, D. M. (2006). Bayesian decision theory in sensorimotor control. trends in cognitive sciences, 10(7), 319-326. 文献链接： Bayesian decision theory in sensorimotor control - ScienceDirect Abstract 1) Nervous system need.
Langfuse落地教程：从Docker部署到项目接入，掌控LLM调用链路
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本文介绍了基于Python爬虫的新闻热点分析与挖掘方法，主要包括数据收集、预处理、热点分析和可视化四个部分。首先通过爬虫抓取新浪新闻数据，利用文本清洗和存储技术进行数据预处理；接着采用TF-IDF和LDA算法进行关键词提取与主题建模；最后通过词云图和主题分布图实现数据可视化。该方法能有效识别新闻热点，为信息筛选和决策提供支持。
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4.Simulink基础建模操作——加减乘除运算
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