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本文目录一览：

• 1、深入探讨贝叶斯统计的神秘世界
• 2、贝叶斯学习的基本概念
• 3、基于最小风险的贝叶斯决策理论和基于错误率的贝叶斯决策理论的主要区别...

深入探讨贝叶斯统计的神秘世界

在本文中，我们通过形象举例深刻剖析频率统计与贝叶斯统计之间的区别，深入探讨贝叶斯统计的神秘世界，以及它的一些原则，如克伦威尔规则、伯恩斯坦 - 冯米塞斯定理、伯努利审判，有助于分析现实世界的机器学习问题。 拿例子说话。

贝叶斯学习的基本概念

贝叶斯的思想 ：从频率推测概率是一种正向思维，讲的是客观概率，而贝叶斯是一种主观判断，是根据已有条件推测事件发生的可能，表明了我们对于某一事件的相信程度。

贝叶斯学习的结果表示为随机变量的概率分布，它可以理解为对不同可能性的信任程度。据介绍，这种技术在分析故障信号模式时，应用了被称为“贝叶斯学习”的自动学习机制，积累的故障事例越多，检测故障的准确率就越高。

贝叶斯学派的基本观点是： 任一个未知量都可以看作一个随机变量，应用一个概率分布去描述对的未知状况。这个概率分布是在抽样前就有的关于的先验信息的概率陈述。这个概率分布被称为先验分布。有时还简称为先验。

学习的目的就是找到评分更大的结构。这是个连续进行的过程，直到老模型的分数不再比新模型的分数低为止。评分 *** 有很多，如基于熵的评分、最小描述长度（ LMS） 的评分以及贝叶斯评分。

贝叶斯定理用数学的 *** 来解释生活中大家都知道的常识形式最简单的定理往往是更好的定理，比如说中心极限定理，这样的定理往往会成为某一个领域的理论基础。机器学习的各种算法中使用的 *** ，最常见的就是贝叶斯定理。

基于最小风险的贝叶斯决策理论和基于错误率的贝叶斯决策理论的主要区别...

1、基于最小风险的贝叶斯决策理论和基于错误率的贝叶斯决策理论的主要区别如下：基于最小风险的贝叶斯决策是最小错误概率的一种改进，显然，但对不同类判决的错误风险一致时，最小风险贝叶斯决策就转化成最小错误率贝叶斯决策。

2、设想我们制定了一个判定准则 来对 进行分类得到 ，如果每个分类结果 都是风险最小的结果，那个总体的风险 也是最小的，这就是贝叶斯判定准则，称 为贝叶斯更优分类器。

3、减少分类的错误，利用概率论中的贝叶斯公式，就能得出使错误率为最小的分类规则，称之为基于最小错误率的贝叶斯决策。使错误率P（e）达到最小是重要的。

4、贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。 贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观机率估计，然后用贝叶斯公式对发生机率进行修正，最后再利用期望值和修正机率做出更优决策。

5、贝叶斯决策（BayesianDecisionTheory）就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出更优决策。