贝叶斯决策
学习了一个学期的模式识别课程，老师讲的很好，深入浅出，无奈我脑子不够用没有理解到其中精髓，现在整理了一下听课笔记，以备以后需要时翻阅。这篇文章记录的是贝叶斯决策，其中包括最大后验、最大似然和贝叶斯决策的直观理解和数学理论。
关于先验和后验
关于什么是先验概率和后验概率， 余生最年轻在他的博客里解释的很好。先验(Priori )概率直观上理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的概率。比如抛硬币，我们都认为正面朝上的概率是0.5，这就是一种先验概率，在抛硬币前，我们只有常识。这个时候事情还没发生，我们进行概率判断。所谓的先验概率是对事情发生可能性猜测的数学表示。
后验(Posteriori)概率直观上理解是事情已经发生了，事情发生可能有很多原因，判断事情发生时由哪个原因引起的概率。
2024-01-18 12:45:26
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2024-01-12 01:55:54
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使用线性同余法做的简单的伪随机数发生器；
上下限可自由设定，只需给定随机种子便可生成在限制范围内的随机数；
若想生成不同的随机序列，需给定不同的种子。
2023-12-14 13:25:50
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