1) minimum risk Bayes decision
最小风险贝叶斯决策
1.
On the basis of Bayes rule,the decision-making conditional risk and the minimum risk Bayes decision rule are analyzed by using loss function.
以贝叶斯规则为基础,引入损失函数,分析了决策条件风险和基于最小风险贝叶斯决策规则,并将融合决策方法引入隐写分析研究领域,提出了平均最小风险贝叶斯决策融合规则。
2) minimum Bayes risk decision rule
最小贝叶斯风险决策规则
4) minimum bayes risk
最小贝叶斯风险
5) least risk Bayesian
最小风险贝叶斯
1.
A study on algorithm of secret-involved mails statistic classification based on least risk Bayesian;
基于最小风险贝叶斯涉密邮件统计分类算法
6) minimum bayes-risk decoding
最小贝叶斯风险解码
补充资料：贝叶斯公式
贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（先验概率），设为，{}。
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
，= 1， 2， %26#8230;， (5.5)
在实际经济生活中，信息搜寻工作不是一次就完成的。当信息搜寻进行到某一阶段，设已进行了 次采样( =1，2，%26#8230;)，此时经济主体对各假设的后验概率的认识为
=1， 2， %26#8230;， (5.6)
其中，表示在第次采样前对假设的判断，当 =1时即表示第一次采样前的先验概率，从而式(5.5)变成式(5.6)的一个特例，即，将其记为。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条