最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策matlab代码，贝叶斯决策理论方法，是统计模式识别中的一个基本方法。贝叶斯决策判据，既考虑了各类参考总体出现的概率大小，又考虑了因误判造成的损失大小，判别能力强。

贝叶斯与决策树算法在入侵检测中的应用

最小风险贝叶斯决策，MATLAB代码，有多个举例代码

sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树 100页PPT + Python源码 + 思维导图 + 运行结果截图 sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。 sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。 sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法

与大家分享北京邮电大学模式识别课件-模式识别导论第04章 贝叶斯决策理论.ppt 与大家分享！

实验目的： 理解贝叶斯最小错误率分类器的原理，根据实际问题，设计并实现一个最小错误率贝叶斯分类器。 实验内容： 对UCI数据库中的Iris数据集，利用贝叶斯分类器进行分类。

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85274948 【全部课程列表】 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx

是统计模式识别的基本方法和基础。 是“最优分类器”：使平均错误率最小 条件： 类别数一定， （决策论中把类别称作状态） 已知类先验概率和类条件概率密度

SVMImageClassification:基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类

1、贝叶斯分类器 2、正态分布决策理论 3、关于分类的错误率分析 4、最小风险Bayes分类器 5、Bayes分类器算法和例题 6、聂曼－皮尔逊判别准则 8、7、最大最小判别准则 9、决策树 10、序贯分类