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Cette séance de cours présente la théorie de la décision bayésienne, en mettant l'accent sur l'utilité, le risque et la classification. Il couvre le concept de fonctions de coût, l'utilité maximale attendue et la règle de décision Bayes. La séance de cours compare la minimisation empirique des risques avec le cadre bayésien, en mettant l'accent sur le paramétrage des distributions et la minimisation des pertes attendues. Il traite du risque Bayes, des règles de décision et de la classification en utilisant la règle de décision Bayes. La séance de cours explore également différentes fonctions de coût, telles que le coût 0/1, et leurs implications dans les problèmes de classification binaire. Enfin, il se penche sur les régions de décision et l'équivalence de la règle de décision de Bayes avec la décision par région.