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简介
通常来讲，在解决一个分类问题时，我们的思维过程可以分为下面这三个部分：
Measurement Space —> Feature Space —> Decision Space
先思考如何测量衡量（可以理解为抽象这个问题并通过某种方式得到相应的数据），然后根据测量得到的结果提取特征，最后作出决策，有时Measurement Space和Feature Space是和在一起的。比如识别“B”和“8”，可能立刻马上想到的最简单的方法是：把“B”和“8”放入一个长方形，观察可以得到，“B”的左边竖线是平行于长方形的左边框的，而“8”不是，所以选取长方形左边框上一系列点，过这些做垂线段，找到与B/8的左边的交点，测量这一些列垂线段的长度（This is Measurement Space），如果长度几乎一样（This is Feature Space），则为B（This is Decision Space），否则为8。
如果给出了下面两个cases：
- 条件概率密度函数和先验概率——measurement space & feature space
- 训练所需的样本点——where we get our decision space
那么就可以考虑使用贝叶斯方法做出分类决策。
贝叶斯决策理论（Bayesian decision theory）是一种根据概率进行决策的理论，在模式识别中，将分类当作决策进行预测。
贝叶斯决策规则（简单版）
- M个类
- 给出（算出）类条件密度函数（class conditional density function）
p(x|\omega_1), p(x|\omega_2), \dots , p(x|\omega_M), x \in R^n - 给出（算出）先验概率P(\omega_1), P(\omega_2), \dots, P(\omega_M)
0 < P(\omega_i) < 1, \forall i = 1,2, \dots, M
\sum_{i=1}^MP(\omega_i)=1
- 如果p(x|\omega_i)P(\omega_i)\geq p(x|\omega_j)P(\omega_j), \forall j \neq i， 则认为x是\omega_i类，为什么呢？后面解释
- 最好的决策是：最小化错分类的概率，前提是所有错误的权重（代价）相等，否则此条不适用。
NOTE:
条件概率用小写p表示，先验概率用大写P表示。
结合实例理解
理解公式
我们用一个分类两种鱼的例子来说明贝叶斯规则以及它的合理性。
假设有两种鱼sea bass和salmon，随机取一条鱼，我们会如何猜测呢？在什么都不知道的情况下，我们当然会随机猜测，但是如果此时给你一份统计数据，告诉你这片海域60%是sea bass，40%是salmon，此时你会怎么猜测呢？当然猜sea bass了。其实这里的60%和40%就是先验概率，用大写字母P表示。在这种情况下，我们的决策规则是：if\ P(sea \ bass)>P(salmon),\ then\ sea\ bass, \ otherwise \ salmon
猜一条鱼的时候，我们可以采用上面的方式猜，但是如果接下来的100条鱼都让你猜测，你还会用同样的决策规则吗？显然不会。那么有没有什么更聪明的方法呢？有。
我们可以探索更多的特征来辅助决策，增加我们决策的依据。
假如有人给我们提供了sea bass和salmon的光泽度密度函数，光泽度我们用x来表示，即给我们提供了p(x|sea\ bass)和p(x|salmon)。
现有一条鱼，经过测量，光泽度是5，那么我们怎么猜呢？我们要猜p(sea\ bass|x=5)和p(salmon|x=5)的概率，谁大就猜谁，这就是我们的决策策略（有同学会有疑问，怎么这个决策策略好像和第二部分写的不太一样？没关系，一会儿解答）。
ok我们现在问题抽象的已经很明确了——要计算p(sea\ bass|x=5)和p(salmon|x=5)的概率。想想我们已知的有哪些？首先我们知道先验概率：P(sea\ bass)和P(salmon), 其次我们知道每种鱼的光泽度分布：p(x|sea\ bass)和p(x|salmon)。
ok，以计算p(sea bass|x)为例：
(1): p(sea\ bass|x) = p(sea\ bass, x) / p(x)
(2): p(x|sea\ bass) = p(x,sea\ bass) / P(sea\ bass)
(3): 由(2)得：p(sea\ bass\ ,\ x) = p(x|sea\ bass) * P(sea\ bass)
(4): 把(3)带入(1)得：p(sea\ bass|x) = p(x|sea\ bass) * P(sea\ bass) / p(x)
使用上述方法就可以计算出p(sea bass|x)的概率，p(sea bass|x)同理，如此就可以给出x=5时候的猜测。
上述计算公式(4)就是贝叶斯公式，通用写法为：
P\left(\omega_{j} | x \right) = \frac{p\left(x|\omega_{j}\right)P\left(\omega_{j}\right)}{p\left(x\right)}
其中\omega代表某个类，x代表某个特征，在这个二分类问题中：
p(x)=\sum_{j=1}^2p(x|\omega_j)P(\omega_j)
看这个公式，所有类里，p(x)是一样的，所以我们只要比较p(x|\omega_j)P(\omega_j)的大小就可以对不对，这就是我们第二部分写的贝叶斯决策规则的由来。
贝叶斯公式也可以用英文来描述：
posterior = \dfrac {likelihood*prior}{evidence}
所以贝叶斯公式将先验概率转换成了后验概率，式子中的evidence可以当作一个比例因子（scale factor），来确保posterior的和为1.
理解错误（代价）
依然是上例，如果我们猜是sea bass，可想而知，我们的错误率是p(salmon|x),否则错误率是p(sea \ bass|x)。用公式表达为
P(error | x)= \begin{cases} P(salmon|x), &\text{if we decide sea bass} &\\ P(sea \ bass|x), &\text{if we decide salmon} \end{cases}
在第二部分贝叶斯决策规则的最后一条写道：最好的决策是最小化错误率，也就是说，我们要最小化平均错误率。
因为平均错误率由：
P(error)=\int_{-\infty}^{+\infty}P(error,x)dx=\int_{-\infty}^{+\infty}P(error|x)p(x)dx
得出，所以我们只要对每个x，尽可能最小化P(error|x)，这样积分就会变小。因此，错误率公式可以写作P(error | x)=min[P(\omega_1|x),P(\omega_2|x)]
贝叶斯理论——连续特征
上面到情况是假设每个错误的权重（这个权重是指，比如银行猜测一个人是否是歹徒，有两种错误，一种是其实是歹徒但是猜成了不是，另一种是其实不是歹徒但是猜成了是，这种情况下，我们宁可第二种错误发生，也不希望第一种错误发生，所以这就产生了每个错误的权重）一样，现在我们从四个方面对贝叶斯决策理论进行泛化：
- 泛化到多个特征
- 泛化到多个类
- 泛化到除了对类进行决策外还能有其他行为，比如：拒绝决策
- 将错误率泛化到损失函数（代价函数）
前三个泛化不难理解，第四个泛化适用于第二部分的最后一条提到的“每个错误的权重（代价）不一样”的情况。
我们用\omega_{1},\omega_{2},…,\omega_{c}表示c个类，用\alpha_{1}, \alpha_{2}, …,\alpha_{a}表示可以采取的a个动作(其实这个动作就可以理解为猜测，比如\alpha_1代表猜这个东西的类为\omega_1)。当实际为\omega_{j}，行动为\alpha_{i}时(也就是猜成\omega_i)，损失函数为\lambda\left(\alpha_{i}|\omega_{j}\right)。特征向量\overrightarrow x表示一个d维的随机向量，p(\overrightarrow x|\omega_{j})表示x的条件密度函数。P(\omega_{j})表示\omega_{j}的先验概率。则后验概率可以用贝叶斯公式计算出来：
P\left(\omega_{j} | \overrightarrow x \right) = \frac{p\left(\overrightarrow x|\omega_{j}\right)P\left(\omega_{j}\right)}{p\left(\overrightarrow x\right)}
其中，p(\overrightarrow x)为：
p(\overrightarrow x)=\sum^c_{j=1}p(\overrightarrow x|\omega_j)P(\omega_j)
假设我们针对一个具体的特征向量\overrightarrow x,采取行动\alpha_i(即猜类别为\omega_i),而实际类别是\omega_j,则损失函数为\lambda(\alpha_i|\omega_j)。因为后验概率为P(\omega_j|\overrightarrow x), 所以采取行动\alpha_i的损失为
R(\alpha_i|\overrightarrow x)=\sum^c_{j=1}\lambda(\alpha_i|\omega_j)P(\omega_j|\overrightarrow x)
在决策理论的术语中，可预期的损失叫做风险risk，R(\alpha_i|\overrightarrow x)叫做条件风险conditional\ risk。
我们现在根据整体的risk来优化贝叶斯决策规则，也就是说，在所有错误的权重不相等的情况下， 我们采取使整体风险最小的行动。
为了得到好的结果，我们需要最小化整体风险，即对每个x都采取条件风险最小的action，用\alpha(x)表示，最终使整体风险：
R=\int R(\alpha(\overrightarrow x)|\overrightarrow x)p(\overrightarrow x)\ d\overrightarrow x
最小化。
可想而知，如果对每个\overrightarrow x，R(\alpha(\overrightarrow x)|\overrightarrow x)都尽可能小，那么整体风险就会最小，也就是说，计算：
R(\alpha(\overrightarrow x)|\overrightarrow x)=\sum_{j=1}^c\lambda(\alpha_i|\omega_i)P(\omega_j|\overrightarrow x), \forall i=1,2, …, a
采取使其最小的行动\alpha_i。
最小化的整体风险被称为贝叶斯风险Bayes\ risk，用R^*表示。
二分类问题
我们现在考虑一个二分类问题。我们用\alpha_1表示猜测为\omega_1，\alpha_2表示猜测为\omega_2。为了符号简洁，我们用\lambda_{ij}=\lambda(\alpha_i|\omega_j)表示实际是\omega_j却猜成\alpha_i的损失。根据条件风险的公式我们可以得到
R(\alpha_1|\overrightarrow x) = \lambda_{11}P(\omega_1|\overrightarrow x) + \lambda_{12}P(\omega_2|\overrightarrow x)
以及
R(\alpha_2|\overrightarrow x) = \lambda_{21}P(\omega_1|\overrightarrow x) + \lambda_{22}P(\omega_2|\overrightarrow x)
我们的规则是，采取风险最小的行动，即猜做\omega_1如果R(\alpha_1|\overrightarrow x) < R(\alpha_2|\overrightarrow x)，否则\omega_2。
有很多方式可以表示这一规则，各有优势。
猜做\omega_1如果：
(\lambda_{21}-\lambda_{11})P(\omega_1|\overrightarrow x)>(\lambda_{12}-\lambda_{22})P(\omega_2|\overrightarrow x)
一般来讲，猜错的损失要大于猜对的损失，所以(\lambda_{21}-\lambda_{11})和(\lambda_{12}-\lambda_{22})都大于0，因此我们的决定就更依赖于后验概率，根据贝叶斯公式，可以得到
(\lambda_{21}-\lambda_{11})p(\overrightarrow x|\omega_1)P(\omega_1)>(\lambda_{12}-\lambda_{22})p(\overrightarrow x|\omega_2)P(\omega_2)
变成这样就和上面提到的贝叶斯决策理论（简单版）一样了。猜做\omega_1如果：
\dfrac{p(\overrightarrow x|\omega_1)}{p(\overrightarrow x|\omega_2)}>\dfrac{\lambda_{12}-\lambda_{22}}{\lambda_{21}-\lambda_{11}}\dfrac{P(\omega_2)}{P(\omega_1)}
此公式是另一个变换方式。这个公式侧重x的概率密度，我们可以把p(\overrightarrow x|\omega_j)想象为\omega_j的函数（如，似然函数likelihood function），然后产生了似然比（likelihood radio）p(\overrightarrow x|\omega_1)/p(\overrightarrow x|\omega_2)。因此贝叶斯规则可以被解释成如果似然比超过不依赖于x的某阈值，则猜做\omega_1。
参考文献
- MIT课程指定的Reading：Duda, Richard O., Peter E. Hart, and David G. Stork. Pattern Classification. New York, NY: John Wiley & Sons, 2000. ISBN: 9780471056690.
- 印度的讲的贼好的MOOC第三节
