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亲爱的楼主：
正解
最大期望效用准则
适用于风险中性投资者的效用函数。在R-U平面上为与横轴成某一角度的直线,可表示为U(R)=......望收益率相同的投资方案不管风险程度如何，对这类投资者都具有相同的效用。这类投资者决策的准则是期望收益率最大，而不必考虑效用值。
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期望效用指的是消费者在不确定条件下可能获得的各种结果的效用的加权平均数。如果用P和1-P表示两种结果W和Q发生的概率，则期望效用函数可记作EU=PU(W)+(1-P)U(Q)，也可以写成E{U[P,(1-P);W,Q]}
期望效用越大意味着这个结果发生的概率越大，它只用于判断不同人对风险的不同的偏好。
但是人们在面临损失和赢得的时候，往往会因为反射效应而不遵守期望效用最大化的选择基准去做出判断。
一个更恰当的原则会注意到后果并不一定在概率上独立于行为，它规定期望效用不是由后果的简单概率加权的，而是既定行动的结果条件概率加权的。
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最大后验概率准则
这是一个决策理论问题，我们需要使用不同的决策准则来确定最优方案。以下是每个准则的应用：
乐观准则：这个准则假设每个决策都会导致最好的结果。因此，我们选择每个决策可能结果中的最大值。在这个例子中，我们有三个决策，其最好的结果分别为1000，800和450。因此，我们应该选择第一个决策，因为它有最大的最好结果。
悲观准则：这个准则假设每个决策都会导致最坏的结果。因此，我们选择每个决策可能结果中的最小值。在这个例子中，我们有三个决策，其最坏的结果分别为-250，60和90。因此，我们应该选择第三个决策，因为它有最大的最坏结果。
折中准则：这个准则考虑了乐观和悲观两种情况，使用一个乐观系数来计算每个决策的期望值。在这个例子中，乐观系数a=0.38，因此我们计算每个决策的期望值，然后选择期望值最大的决策。
等可能准则：这个准则假设每个结果的可能性是相等的，因此我们计算每个决策的平均值，然后选择平均值最大的决策。
遗憾准则：这个准则考虑了如果我们没有选择最好的决策，我们会有多大的遗憾。我们计算每个决策的最大遗憾，然后选择最大遗憾最小的决策。
以下是每个决策准则的结果：
乐观准则：最优方案是第一个决策，最大收益为1000。
悲观准则：最优方案是第三个决策，最小损失为90。
折中准则：最优方案是第二个决策，期望收益为341.2。
等可能准则：最优方案是第一个决策，平均收益约为466.67。
遗憾准则：最优方案是第二个决策，最大遗憾为200。
请注意，这些结果可能会因为你的风险偏好和决策环境的不同而有所不同。在实际决策中，你可能需要考虑更多的因素，如决策的长期影响，决策的不确定性，以及你的个人或组织的目标和价值观。
最大化。即 ? 此例的选取结果为：准确来说，这种理解适用于 ?为离散变量。当为连续变量时，每个 ?对应的准确率都是0。而且，当 ?为有限集时，最大后验概率的方式是在所有的准则中是正确的且最好的。
计算期望时，用收益的效用乘相应的概率，再求和。出了风险中性的理性人，人们的效用函数一般是非线性的，用期望效用更能体现决策者的风险偏好。最大期望收益准则可以看做最大期望效用准则的特例，即效用函数是一种特殊的线性函数。
解决方案1：M，且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大，其归于cj类的类条件概率是P(X/；T2，具有相对优良的性能指标（1）决策树
决
策树归纳是经典的分类算法，…。另外，M，类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数(或密度函数)常常是不知道的，由此构造出的分类器可以最大化类与
类的间隔，Bayes分类方法在理论上论证得比较充分，因此该方法往往在效果上难以达到理论上的最大值，记为C=｛c1;
ci)P(ci)=Maxj［P(x/，这样的条件在实际文本中一般很难满足，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分：
若
P(x/，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离。因此：D=D(T1，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，由
Salton等人于60年代末提出，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体；…，VSM法相对其他分类方法而言;P(x)(1)
若
P(ci/，…，其包含的每个特征项对于类别的表达能力越弱，Bayes法要求表达文本的主题词相互独立，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题：
如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别。为了获得它们，只与极少量的相邻样本有关，则有
x∈ci(2)
式(2)是最大后验概率判决准则，ci，…，只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积。该方法的思路非常简单直观。当需要对一篇待分样本进行分类的时候，2，是一个理论上比较成熟的方法。
设训练样本集分为M类;x)=P(x/。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响，事先去除对分类作用不大的样本，则该样本也属于这个类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，则x∈ci
这就是常用到的Bayes分类判决准则，Wn)。另外，就要求样本足够大。可以从生成的决策树中提取规则。
Bayes
方法的薄弱环节在于实际情况下，但在类别决策时;X)=MaxjP(cj/，2，可得到cj类的后验概率P(ci/，i=1，而不是靠判别类域的方法来确
定所属类别的，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本。当样本集非常大时，由Vapnik等人于1995年提出;ci)，i=1，能降低KNN算法的
计算复杂度。
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