第1关：基于贝叶斯决策理论的分类方法

基于贝叶斯决策理论的分类方法是一种常用的机器学习算法，它通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而进行分类。该方法的优点是能够处理多类别问题，并且在数据量较小的情况下也能取得较好的效果。但是，该方法需要先验概率和条件概率的准确性，如果这些概率的估计不准确，分类结果也会受到影响。