貝葉斯決策論是解決模式分類問題的一種基本統計途徑。其假設：決策問題可以用概率的形式來描述，並且所有有關的概率結構均已知。現對其進行一下簡單的總結。

貝葉斯決策準則

　　按照不同決策標準，會得到不同意義下的最優決策。 
　　最小錯誤率準則 
　　最小風險準則 
　　最小最大決策準則 
　　Neyman-Pearson準則

最小錯誤率準則

　　若樣本x為類別wj的概率為P(wj|x)，對二分類問題，當P(w1|x)>P(w2|x)時，更傾向於把x判為類別w1。 
　　則得到誤差概率如下： 
　　P(error|x)={P(w1|x)P(w2|x)如果判

斷為w2如果判斷為w1 
　　我們希望平均誤差概率最小， 
　　P(error)=∫+∞−∞P(error,x)dx=∫+∞−∞P(error|x)p(x)dx 
　　對任意的x，我們只要保證P(error|x)儘量地小，則P(error)則會盡量地小。 
　　此時P(error|x)=min[P(w1|x),P(w2|x)

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