说明：贝叶斯决策包含最小风险和最小错误概率两种情况的仿真

最小风险 风险决策 贝叶斯决策 概率风险 贝叶斯-概率

说明：贝叶斯分类方法源于人类的日常生活，是最基础的一种分类方法。在数学上，它基于贝叶斯决策公式的计算来分类；在现实中，它基于人类对于分类的基本经验来完成分类。所谓分类的基本经验，就是远在使用机器来做模式识别之前，人类经常使用的“大概”概念，由人类加以总结之后形成了概率论的数学理论分支。

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说明：此代码被关乎 duda 模式分类书，第 2 章，计算机造句训练，问题 3。 这是一组数据的分类问题第一次与一个功能，和其他两个和三个维度特征空间与时间。决策规则，基于判别函数的正常浓度。

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说明：统计决策论及贝叶斯分析（第二版）（James O.Berger）带书签

强化学习

说明：图像检索的查询和使用，利用SVM进行分类后，分类，朴素贝叶斯和决策树分类器性能的措施比较。

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说明：应用背景1. 掌握统计判别问题的含义，理解贝叶斯判别原理。 2. 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 3. 观察各种因素对分类错误概率的影响。 关键技术模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去， 统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一。贝叶斯判别原理是统计模式识...

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说明：贝叶斯推断（BAYESIAN INFERENCE）是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是，为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。本程序可以利用少量观测数据进行贝叶斯推断，实现系统可靠性分析的好例子。

说明：贝叶斯决策在资产配置中的应用，很好的程序，分享给大家，方便科研学习和交流使用。本程序已经调试过，无错误，忠实原版，放心使用。

说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：它的训练是在贝叶斯框架下进行的，在先验参数的结构下基于主动相关决策理论（automatic relevance determination，简称ARD）来移除不相关的点，从而获得稀疏化的模型。在样本数据的迭代学习过程中，大部分参数的后验分布趋于零，与预测值无关，那些非零参数对应的点被称作相关向量（R...