分类器的实战资料里，贝叶斯决策理论这套内容还蛮值得一看的，思路清晰，例题也不少。嗯，讲到了正态分布下怎么用最小风险做判断，还把Bayes 分类器和决策树做了对比，蛮有参考价值的。

里面关于分类错误率和风险最小化那一块讲得比较细。尤其是聂曼－皮尔逊准则那段，适合做二分类的兄弟参考下。响应也快，理论结合得还算实用。新手刚入门也不会太吃力。

如果你是做机器学习或者数据挖掘那一挂的，这套资料可以帮你理清决策层的逻辑。而且里面还有带代码的例题，比如用Bayes 分类器算最小错误率，挺贴合实际场景。

建议你也顺手看看相关链接：Matlab 贝叶斯分类器，还有个关于最小风险的案例也不错，点这儿：基于最小风险的位深度扩展，实战味儿更浓一点。

如果你刚好在用Bayes 理论做分类决策，或者正在研究判别准则，这套内容还蛮靠谱的，推荐收藏一下。