简述Bayes判别法的基本思想
Bayes判别定义为：以个体归属于某类的概率（或者判别值）最大或错判平均损失最小为标准。 Bayes判别根据最小风险代价判决或最大似然比判别，是根据Bayes准则进行判别分析的一种多元统计分析法。 Bayes定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。 公式为：P(A丨B)=[P(B丨A)*P(A)]/P(B)，P(B丨A)是A事件发生时B的后验概率，P(A)是A事件发生的先验概率，P(B)是B事件发生的先验概率，P(A丨B)是B事件发生时A的后验概率。 判别准则：概率判别，损失判
举一反三
内容
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[单选] 判别分析方法不包括下列那种方法（）。 A . 相关判别法B . 距离判别法C . Fisher判别法D . Bayes判别法
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判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法,常用的判别方法有______ 、______ 、Bayes判别法、逐步判别法。
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按照判别准则的不同，判别分析常用的方法有_________. A: 距离判别法 B: Fisher判别法 C: Bayes判别法 D: 以上全是
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按照判别准则的不同，判别分析常用的方法有_________. A: 距离判别法 B: Fisher判别法 C: Bayes判别法 D: 以上全是
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Bayes判别法是计算X属于各总体的先验概率的大小来判别归类的。