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贝叶斯决策范文模式识别第2章贝叶斯决策理论与统计判别方法武汉大学电子信息学院1贝叶斯决策理论模式识别学习指南主要内容是说明分类识别中为什么会有错分类,在何种情况下会出现错分类错分类的可能性会有多大在理论上指明了怎样才能使错分类最少不同的错分类造成的危害是不同的,有的错分类种类造成的危害更大,因此控制这种错分类则是更重要的.为此引入了一种风险与损失概念,希望做到使风险最小.要着重理解风险与损失的概念,以及在引入风险概念后的处理方法.武汉大学电子信息学院2贝叶斯决策理论模式识别理解这一章的关键是要正确理解先验概率,类概率密度函数,后验概率这三种概率,对这三种概率的定义,相互关系要搞得清清楚楚.Bayes公式正是体现这三者关系的式子,要透彻掌握.武汉大学电子信息学院3贝叶斯决策理论模式识别
2.1引言模式识别是一种分类classify问题,即根据识别对象所呈现的观察值,将其分到某个类别中去.统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一,对模式分析和分类器classifier的设计起指导作用.贝叶斯决策理论是统计模式识别中的一个基本方法,我们先讨论这一决策理论,然后讨论涉及统计判别方法的一些基本问题.武汉大学电子信息学院4贝叶斯决策理论模式识别特征向量与特征空间例:苹果的直径尺寸限定在7厘米到15厘米之间,它们的重量在3两到8两之间变化.如果直径长度x用厘米为单位,重量y以两为单位.那么,由x值从7到15,y值从3到8包围的二维空间就是对苹果进行度量的特征空间.总体概率分布已知要决策分类的类别数一定武汉大学电子信息学院5贝叶斯决策理论模式识别贝叶斯决策理论所要讨论的问题各类别ωi=1,2,…,c的先验概率Pωi及类条件概率密度函数px|ωi已知的条件下,如何对某一样本按其特征向量分类的问题.几种常用的决策规则正态分布时统计决策的问题以及错误概率等问题武汉大学电子信息学院6贝叶斯决策理论模式识别
2.2几种常用的决策规则不同的决策规则反映了分类器设计者的不同考虑,对决策结果有不同的影响.其中最有代表性的是:基于最...。