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计算机与通信工程学院
计算机与通信工程学院
模式识别
课前思考
机器自动识识别分类,,能不能避避免错分类类?
怎样才能减减少错误??
不同错误造造成的损失失一样吗??
先验概率,,后验概率率,概率密密度函数??
什么是贝叶叶斯公式??
正态分布??期望值、、方差?
正态分布为为什么是最最重要的分分布之一??
2023/3/13
学****指南南
本章要说说明分类类识别中中为什么么会有错错分类,,在何种种情况下下会出现现错分类类?错分分类的可可能性会会有多大大?怎样样才能使使错分类类最少??
不同的错错分类造造成的危危害是不不同的,,有的错错分类种种类造成成的危害害更大,,因此控控制这种种错分类类则是更更重要的的。为此此引入了了一种“风险”与“损失”概念,希希望做到到使风险险最小。。要着重重理解“风险”与“损失”的概念,,以及在在引入“风险”概念后的的处理方方法。
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理解本章的关关键
要正确理解先先验概率,类类概率密度函函数,后验概概率这三种概概率
对这三种概率率的定义,相相互关系要搞搞得清清楚楚楚
Bayes公式正是体现现这三者关系系的式子,要要透彻掌握。。
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统计决策理论论
是模式分类问问题的基本理理论之一
贝叶斯决策理理论
是统计决策理理论中的一个个基本方法
最小风险贝叶叶斯决策
2
聂曼-皮尔逊判决
3
最小错误率贝贝叶斯决策
1
第二章统计计决策理论
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正态分布决策策理论
4
最小错误率贝叶斯决策
1
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模式识别系统统的基本构成成
分类决策:把把样本分到哪哪一类最合理理
样本空间到决决策空间的一一个映射
采用不同的标标准会得到不不同意义下的的“最优”的的决策
最小错误率贝贝叶斯决策
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基于最小错错误率的贝贝叶斯决策策
基本思想
使错误率为为最小的分分类规则
称之为基于于最小错误误率的贝叶叶斯决策
例子:挑选选西瓜
编号
敲声
好瓜
1
沉闷
是
2
沉闷
否
3
沉闷
否
4
沉闷
否
5
清脆
是
6
清脆
是
7
清脆
否
8
浊响
是
9
浊响
否
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