【学习笔记】《模式识别》4：贝叶斯判别准则
创始人
2024-01-28 16:00:33
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贝叶斯判别准则
文章目录
- 贝叶斯判别准则
- 一、研究对象及相关概率
- 1. 两类研究对象
- 2.概率
- 3. 条件概率
- 4. 模式识别中的三个概率
- 5. 两对条件概率的区别
- 二、贝叶斯决策
- 1.最小错误率贝叶斯决策
- 2. 最小风险贝叶斯决策
- 3. (0-1)损失最小风险贝叶斯决策
- 4.正态分布模式的贝叶斯决策
- 三、贝叶斯分类器的错误概率
一、研究对象及相关概率
1. 两类研究对象
获取模式的观察值时，有两种情况：
- 确定性事件：事物间有确定的因果关系；
- 随机事件：事物间没有确定的因果关系，观察到的特征具有统计特性，是一个随机向量。只能利用模式集的统计特性进行分类，使分类器发生分类错误的概率最小。
2.概率
3. 条件概率
4. 模式识别中的三个概率
5. 两对条件概率的区别
二、贝叶斯决策
1.最小错误率贝叶斯决策
（1） 采用后验概率P(ωi| X)能确定X属于哪一类；
2. 最小风险贝叶斯决策
（1）风险
不同的错判造成的损失不同，因此风险不同。考虑到对某一类的错判要比对另一类的错判更为关键，把最小错误率的贝叶斯决策做了修改，提出了条件平均风险的概念。
（2）基本思想
以各种错误分类所造成的平均风险最小为准则，进行分类决策。
3. (0-1)损失最小风险贝叶斯决策
4.正态分布模式的贝叶斯决策
计算题总结
对应例题4.3，很复杂！
三、贝叶斯分类器的错误概率
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