如何简单理解贝叶斯决策理论（Bayes Decision Theory）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何简单理解贝叶斯决策理论（Bayes Decision Theory）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
贝叶斯的底层思想就是：
如果我能掌握一个事情的全部信息，我当然能计算出一个客观概率（古典概率）。
可是生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。也就是，在主观判断的基础上，你可以先估计一个值（先验概率），然后根据观察的新信息不断修正(可能性函数)。
贝叶斯定理太有用了，不管是在投资领域，还是机器学习，或是日常生活中几乎都在用到它。
例如，生命科学家用贝叶斯定理研究基因是如何被控制的；教育学家意识到，学生的学习过程其实就是贝叶斯法则的运用；基金经理用贝叶斯法则找到投资策略；谷歌用贝叶斯定理改进搜索功能，帮助用户过滤垃圾邮件；无人驾驶汽车接收车顶传感器收集到的路况和交通数据，运用贝叶斯定理更新从地图上获得的信息；人工智能、机器翻译中大量用到贝叶斯定理...
我将从以下4个角度来科普贝叶斯定理及其背后的思维：
1.贝叶斯定理有什么用？
2.什么是贝叶斯定理？
3.贝叶斯定理的应用案例
4.生活中的贝叶斯思维
1.贝叶斯定理有什么用？
英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。而这篇论文是在他死后才由他
以上是关于如何简单理解贝叶斯决策理论（Bayes Decision Theory）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
机器学习系列--Naive Bayes Classification