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关于贝叶斯决策理论1(韩宇畴14212816).pptx
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课前思考
机器自动识别分类,
能不能避免错分类
?
怎样才能减少错误?
不同错误造成的损失
一样吗?
先验概率,后验概率
,概率密度函数?
什么是贝叶斯公式?
正态分布?期望值、
方差?
正态分布为什么是最
重要的分布之一?
学习指南
理解本章的关键
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。
2.1
引言
统计决策理论
是模式分类问题的
基本理论之一
贝叶斯决策理论
是统计决策理论中
的一个基本方法
物理对象的描述
在特征空间中讨论分
类问题
假设一个待识别的
物理对象用其
d
个属性观
察值描述,称之为
d
个
特征
,记为
x
= [
x
1
,
x
2
, …,
x
d
]
T
这组成一个
d
维的特征向量,而
这
d
维待征
所有可能的取值范
围则组成了一个
d
维的
特
征空间
。
贝叶斯决策理论
方法讨论的
问题
讨论的问题
总共有
c
类物体
已知各类在这
d
维特征空间的
统计分布,
各类别
ωi=1,2,
…
,c
的先验概率
P(ωi)
类条件概率密度函数
p(x|ωi)
问题
:
如何对某一样
本按其特征向量
分类
已知
d
维特征空间的统计分
布,如何对某一样
本分类最合理
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