MATLAB最小错误率与最小风险贝叶斯决策实现

模式识别里的最小错误率和最小风险决策，用MATLAB搞起来还是挺顺的。你要是刚好在做图像识别或文本分类这类项目，这套资源就值得看一眼。

MATLAB的数学建模能力强，概率、做矩阵运算这些都方便。你只要把训练数据扔进去，分分钟就能算出各类的先验概率。写决策函数也不复杂，if-else一配，分类效果立马能跑起来。

像最小错误率就是直接比概率，选哪个高选哪个，逻辑简单。适合想快速搞出模型的你。想再精细一点，就试试最小风险贝叶斯，把错误的代价也考虑进去，适合医疗、金融这类对错不起的场景。

资源包里有注释清晰的.m文件，还有能直接跑的训练和测试数据。你要是懒得自己搭环境，直接拿它练手，效率高得。尤其适合拿来入门，也适合当范例参考。

哦对了，代码用的是常规的fitcnb、概率计算、损失矩阵这些套路，新手也能跟得上。不懂的地方多看看注释就行，写得还挺明白的。

如果你正好想提升模式识别的实战能力，是搞清楚贝叶斯决策怎么落地，那这份资源就蛮推荐的，实用又不绕弯子。