贝叶斯定理决策法就是利用贝叶斯定理修正先验概率，求得后验概率，据此进行决策的方法。
Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
对于（）特性不完全了解的复杂估计问题，工程上可用一些近似计算方法来处理，常见的有基于局部线性化思想的广义卡尔曼滤波器、贝叶斯或极大后验估值器和可以根据滤波过程的历史知识自动修改参数的自适应滤波或预报技术等。
信号传递博弈的所有可能的精炼贝叶斯均衡可以划分为（）
精炼贝叶斯均衡假定参与人是根据贝叶斯法则得到先验概率的。
精炼贝叶斯均衡假定参与人是根据贝叶斯法则修正后验概率的。（ ）
信号传递博弈的所有可能的精炼贝叶斯均衡可以划分为（ ）。
尽管精炼贝叶斯均衡的精炼条件剔除了不可置信的战略(行动)，但是它没有剔除不可置信的信念(后验概率)。
对于贝叶斯理论中的P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)下列哪些通常被认为是先验概率?
朴素贝叶斯是以（ ）为基础的分类方法。
进行朴素贝叶斯分类的准备工作中，最先要确定的是
156、贝叶斯分类器对离群点敏感
全概率公式是执果溯因，贝叶斯公式是由因求果。
应用贝叶斯准则的前提有（)。A.先验概率
（1P15)若A1，A2，…，An为样本空间的一个划分，B是任一事件，P（B)＞0，由贝叶斯公式，P（A1|B)＝_________．
贝叶斯最优分类器的定义是什么？
在各组协差阵均相同，各组先验概率均相同及所有误判代价也都相等的情形下，贝叶斯判别等价于距离判别。
147、朴素贝叶斯分类器是在特征独立性上对模式识别问题的类条件概率分布做了简化。
朴素贝叶斯是以为基础的分类方法（）
41、以下哪些预测问题可以用贝叶斯分类器来处理？
4、基于最小错误率的贝叶斯决策的核心思想是将样本判别为后验概率最大的类别。
基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式，但是不能通过似然比来作为其决策规则。
5、贝叶斯分类器对离群点敏感
10、贝叶斯分类器通过计算测试模式（向量）最大后验概率的方法，估计其可能的类别。
