标签：置信区间 属于 概率 判别 阈值 模型 生成 w2 w1

1. 分类器的一般形式为决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)。
   a. 决策函数Y=f(X)：你输入一个X，它就输出一个Y，这个Y与一个阈值比较，根据比较结果判定X属于哪个类别。例如两类（w1和w2）分类问题，如果Y大于阈值，X就属于类w1，如果小于阈值就属于类w2。这样就得到了该X对应的类别了。
   b. 条件概率分布P(Y|X)：你输入一个X，它通过比较它属于所有类的概率，然后输出概率最大的那个作为该X对应的类别。例如：如果P(w1|X)大P(w2|X)，那么我们就认为X是属于w1类的。
2. 置信区间：
   a. 95%置信区间，意味着如果你用同样的步骤，去选样本，计算置信区间，那么100次这样的独立过程，有95%的概率你计算出来的区间会包含真实参数值，即大概会有95个置信区间会包含真值。而对于某一次计算得到的某一个置信区间，其包含真值的概率，我们无法讨论。
   https://blog.csdn.net/pannn0504/article/details/82455934

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_43730955/article/details/94403444

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