机器学习笔记（六）贝叶斯分类器

判别式模型：给定样本集合x,直接建模p(c|x),决策树、BP神经网络、支持向量机等都是判别式模型。

生成式模型：先对x和c的联合概论分布建模，然后再计算p(c|x)。

一、贝叶斯决策论

1.

贝叶斯决策准则：要使总体风险最小化，只需要在每个样本上条件风险最小化就行了。

h*就是贝叶斯分类器。

2.若目标是最小化分类错误率，那么

入ij=ci==cj?1:0;

也就是R(ci|x)=1-P(ci|x)

此事目标转换为最大化p(ci|x)

之后再更。。。