当最小错误率贝叶斯分类的错误率最小时，最大后验概率的正确率为最大。
对
举一反三
内容
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最大似然分类方法是基于（ ）的分类错误概率最小的分类方法。 A: 最小距离准则 B: 最大相似性准则 C: 贝叶斯准则 D: 高斯准则
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最大似然分类方法是基于（ ）的分类错误概率最小的分类方法。 A: 最小距离准则 B: 最大相似性准则 C: 贝叶斯准则 D: 高斯准则
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基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式，下列能表达其决策规则的是 A: 后验概率 B: 似然比 C: 类条件概率 D: 先验概率
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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。 A: 正确 B: 错误
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在最小化风险的贝叶斯分类中，当误分类的损失采用0-1损失时，最小化风险等于最小化错误率。 A: 正确 B: 错误