统计决策理论是处理模式识别问题的基本理论之一，而贝叶斯决策理论方法又是统计模式识别中的一个基本方法，它可以有效地对大量数据进行分析，并生成相应的分类器，对于数据的分类识别有着重大的意义。本文把最小错误率的贝叶斯方法运用到男女性别的识别中，提高了分类的准确性和有效性。模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。 有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构(句法)模式识别方法。统计模式识别是对模式的统计分类方法，即结合统计概率论的贝叶斯决策系统进行模式识别的技术，又称为决策理论识别方法。与此相应的模式识别系统都是有两个过程(设计与实现)所组成。“设计”是指用一定数量的样本(训练集/学习集)进行分类器的设计。“实现”是指用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。基于统计模式识别方法的系统主要由以下几个部分组成：信息获取、预处理、特征提取和选择、分类决策。《模式识别》课程大作业2经典方法相结合，引起统计界的广泛注意，这一方法很快就显示出它的优点，成为很活跃的一个方向。在这里值得一提的是，八十年代以后，人工智能的发展，尤其是机器学习、数据挖掘的兴起，为贝叶斯理论的发展和应用提供了更为广阔的空间。●密度估计贝叶斯学习理论利用先验信息和样本数据来获得对未知样本的估计，而概率（联合概率和条件概率）是先验信息和样本数据信息在贝叶斯学习理论中的表现形式。如何获得这些概率（也称之为密度估计）是贝叶斯学习理论争议较多的地方。贝叶斯密度估计研究如何根据样本的数据信息和人类专家的先验知识获得对未知变量（向量）的分布及其参数的估计。它有两个过程：一是确定未知变量的先验分布；一是获得相应分布的参数估计。如果以前对所有信息一无所知，称这种分布为无信息先验分布；如果知道其分布求它的分布参数，称之为有信息先验分布。由于在数据挖掘中，从数据中学习是它的特性，所以无信息先验分布是贝叶斯学习理论的主要研究对象。研究无信息分布的奠基性工作是贝叶斯假设－参数的无信息先验分布在参数的取值范围内应是均匀的。对参数有界的情况，贝叶斯假设在实际运用中获得了很大的成功，与经典的参数估计方法是一致的，而当参数***时，贝叶斯假设却遇到了困难。为此，人们又提出了一些选取先验分布的原则：⑴共轭分布：共轭分布假定先验分布与后验分布属于同一种类型。这一假定为后验分布的计算带来很大的方便，同时在认知上，它要求经验的知识与现在的样本信息有某种同一性，它们能转化为同一类型的经验知识。⑵杰弗莱原则：在贝叶斯假设中，如果对参数选用均匀分布，那么它的函数作为参数时，也应服从均匀分布。然而这种情况是很少见的，为克服这一矛盾，杰弗莱提出了不变性的要求。他认为一个合理的决定先验分布的原则应具有某种不变性，并且巧妙的利用费歇信息阵的一个不变性质，给出了一个具体的方法求得适合于要求的先验分布。⑶最大熵原则：利用信息论中熵的理论，在确定无信息先验分布时应取参数变化范围内熵最大的分布作为先验分布。最大熵原则比贝叶斯假设前进了不少，但在无限区间上产生了各种各样的新问题。
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