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三、统计决策与贝叶斯估计
1. 统计决策的基本概念 20世纪40年代，Wald提出了把统计推断问题看成是人与自然的一种博弈过程，由此建立了统计决策理论。 统计决策问题的三个要素 在前几章讲的统计问题，都可以归结为一个统计决策问题，也就是建立所谓的统计决策函数，统计决策问题由三个因素组成： 样本空间和分布基于LibSVM训练编写决策函数
基于LibSVM训练编写决策函数 一、LibSVM原理（一）libSVM简介（二） libSVM 包含的内容（三） libSVM的训练文本的格式（四） 数据缩放svm-scale（五）训练数据svm-train 二、 Windows最简单的SVM实验三、鸢尾花决策图像绘制四、Sklearn+matlab绘制SVM决策函数（一）准备数据（二）代码实现（三）运行结果如【机器学习】基于LIBSVM实现支持向量机核函数训练并获取决策函数
目录 一、LIBSVM简介二、LIBSVM的下载及安装三、基于LIBSVM处理手工生成数据集1. 启动LIBSVM2. 手工绘制数据集3. 利用LIBSVM训练模型并求出决策函数 四、总结五、参考 一、LIBSVM简介 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快机器学习之生成模型和判别模型
机器学习之生成模型和判别模型 1、生成模型和判别模型的定义 对于输入数据集X，输出类别Y，生成模型和判别模型可以这样定义 判别模型：由数据集直接学习决策函数y = f(x) 或者条件概率分布P(y|x) 作为预测的模型（决策函数事实上是可以用条件概率表示的，例如在逻辑回归中的决策函数和