目錄
前言：
統計決策方法：
習題：
朋友推薦的習題：
最小錯誤率貝葉斯決策和最小風險錯誤率貝葉斯決策
機率密度函數的估計
前言：
在統計學習中，這部分是最看得雲裡霧裡的，是以需要好好梳理一下概念，把基本的内容掌握清楚，看了很多資料，一上來就是機率統計公式推來推去，雖然我們高中學過這些，可是時間太久了，用的比較少，是以要撿起來這些知識點的難度是比較大的，是以整理了一下自己這幾天複習整理的複習筆記。好了，廢話不多說，直接看正文：
統計決策方法：
下圖的這些概念需要牢記
需要注意的有：
最小錯誤率貝葉斯公式，其他的都是為了表明它在分類上的作用
最小風險貝葉斯公式，沒錯就是簡單的引入了風險項目而已。
假設在某個地區的XX普查中，正常值(W1)和異常值(W2)的先驗機率分别為P(W1)=0.95， P(W2)=0.05。現有待識别細胞， 其觀察值從類機率密度分布曲線上查得p(X|W1)=0.25，P(X lW2)=0.45.
(1)試對該xx使用最小錯誤率貝葉斯決策規則進行分類: (2)若損失函數的值分别為L11=0,L22=0.L12=15,L21=1試用最小風險貝葉斯決策規則對細胞進行分類。