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【贝叶斯估计】
拼译:Bayes estimation
对于决策d与参数θ,其风险函数R(θ,d)是对给定的θ时,决策d的条件平均损失,即R(θ,d)=E{L(θ,d(x)|θ}。R(θ,d)仍是依赖θ的随机变量。若再一次对θ求数学期望(求平均),可得到B(d)=E[R(θ,d)],则称B(d)为决策d的贝叶斯风险。一个良好的估计应当是使贝叶斯风险B(d)达到最小的决策d*,即B(d*)={B(d)}。这里是决策空间。称满足以上条件的d*为θ的贝叶斯估计。
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