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'''贝叶斯分类器'''([[英语]]:Bayes classifier),在具有模式的完整统计知识条件下,按照贝叶斯决策理论进行设计的一种最优分类器。分类器是对每一个输入模式赋予一个类别名称的软件或硬件装置,而贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。 设计贝叶斯分类器的关键是要知道样本特征的各种概率密度函数。条件概率密度函数为多元正态分布是研究得最多的分布。这是由于它的数学表达式易于分析,在实际应用中也是一种常见的分布形式。经常使用参数方法来设计正态分布的判别函数。 ===参见=== *[[人工智能基本条目]] *[[计算机科学技术基本条目]] *[[工学(目录)]] * [[计算机科学]] * [[机器人学]] * [[计算机视觉]] * [[机器视觉]] * [[人工智能]] * [[图像处理]] [[Category:工学]] [[Category:计算机科学与技术]] [[Category:人工智能| ]] [[Category:人工智能应用]] [[Category:新兴技术]] [[Category:机器人学| ]] [[Category:机器人| ]] [[Category:机器学习| ]] [[Category:跨学科领域]] [[Category:计算机视觉| ]] [[Category:信息处理]] [[Category:统计学]] [[Category:心理学]] [[Category:语言学]] [[Category:计算机科学]] [[Category:生物学]] [[Category:控制论]] [[category:图像处理]] [[Category:自动控制]] [[category:系统工程]] [[category:模式识别]] [[Category:中文词典]] [[Category:B音词语]] [[Category:贝]]
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