贝叶斯决策理论

贝叶斯决策理论Tag内容描述：<p>1、第2章贝叶斯决策理论,2.1分类器的描述方法2.2最大后验概率判决准则2.3最小风险贝叶斯判决准则2.4Neyman-Person判决准则2.5最小最大风险判决准则习题,2.1分类器的描述方法2.1.1基本假设给定模式空间S，由m个互不相交的模式类集合组成，即，。几个基本假设如下：,(1)假定类i的先验概率为P(i);(2)样本(或模式)x由特征向量来表示,同样记为x,假设为d维,即。</p><p>2、第二章 贝叶斯决策理论,2.1 最小错误率准则,各种概率及其关系,先验概率： 后验概率： 类条件概率： 贝叶斯公式：,两个类别，一维特征,两类问题的错误率,观察到特征x时作出判别的错误率：,两类问题最小错误率判别准则：,多类问题最小错误率,判别x属于i的错误率：,判别准则为：,则：,贝叶斯最小错误率准则,Bayes判别准则：,，则,贝叶斯分类器的错误率估计,例2.1,对一大批人进行癌症普查，设1类代表患癌症，2类代表正常人。已知先验概率：,以一个化验结果作为特征x: 阳性，阴性，患癌症的人和正常人化验结果为阳性的概率分别为：,现有一人化。</p><p>3、第四章 贝叶斯决策理论,贝叶斯分类器 正态分布决策理论 关于分类的错误率分析 最小风险Bayes分类器,Bayes分类器算法和例题 聂曼皮尔逊判别准则 最大最小判别准则 决策树 序贯分类,对x再观察：有细胞光密度特征 ,有类条件概率密度: P(x/ ) =1,2,。如图所示 利用贝叶斯公式 ： 通过 对细胞的再观察，就可以把先验概率转化为后验概率，利用后验概率可对未知细胞x进行识别 。,第四章 贝叶斯决策理论,4-1 Bayes分类器最优分类器、最佳分类器 一、两类问题 例如：细胞识别问题 1正常细胞，2异常细胞 某地区，经大量统计获先验概率P(1),P(2)。若。</p><p>4、第2章 贝叶斯决策理论,2.1 引言 2.2 几种常用的决策规则 2.2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2.2 基于最小风险的贝叶斯决策 2.2.3 限定一类错误率，使另一类错误率最小 2.2.4 最小最大决策 2.2.5 分类器、判别函数及决策面 2.3 正态分布时的统计决策,2.1 引言,模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类 可以通过对被识别对象的多次观察和测量，构成特征向量，并将其作为某一个判决规则的输入，按此规则来对样本进行分类,作为统计判别问题的模式分类,在获取模式的观测值时，有些事物具有确定的因果关系，即在一定的条件下。</p><p>5、第二章贝叶斯决策理论,2.1最小错误率准则,各种概率及其关系,先验概率：后验概率：类条件概率：贝叶斯公式：,两个类别，一维特征,两类问题的错误率,观察到特征x时作出判别的错误率：,两类问题最小错误率判别准则：,多类问题最小错误率,判别x属于i的错误率：,判别准则：,则：,贝叶斯最小错误率准则,Bayes判别准则：,，则,贝叶斯分类器的错误率估计,例2.1,对一大批人进行癌症普查，设。</p><p>6、1 统计决策理论 2 关于统计学的一个笑话 有一个从没带过小孩的统计学家 因为妻子出门勉强答应照看三个年幼好动的孩子 妻子回家时 他交出一张纸条 写的是 擦眼泪11次 系鞋带15次 给每个孩子吹玩具气球各5次 累计15次。</p><p>7、模式识别模式识别 第二章 贝叶斯决策理论 中国矿业大学信电学院中国矿业大学信电学院 蔡利梅蔡利梅 第二章贝叶斯决策理论第二章贝叶斯决策理论 2 1贝叶斯决策的基本概念2 1贝叶斯决策的基本概念 2 2基于最小错误率的。</p><p>8、第二章基于贝叶斯决策理论的分类器ClassifiersBasedonBayesDecisionTheory 1引言 2Bayes决策理论最小错误率的贝叶斯决策最小风险的贝叶斯决策 3Bayes分类器和判别函数 4正态分布的Bayes决策 1引言 模式识别是根据对象特征值将其分类 d个特征组成特征向量x x1 xd T 生成d维特征空间 在特征空间一个x称为一个模式样本 Bayes决策理论是用概率统。</p><p>9、第2章 贝叶斯决策理论,2.1 引言,模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类 可以通过对被识别对象的多次观察和测量，构成特征向量，并将其作为某一个判决规则的输入，按此规则来对样本进行分类,作为统计判别问题的模式分类,在获取模式的观测值时，有些事物具有确定的因果关系，即在一定的条件下，它必然会发生或必然不发生 例如识别一块模板是不是直角三角形，只要凭“三条直线边闭合连线和一个直角。</p><p>10、第2章 贝叶斯决策理论,2.1 引言 2.2 几种常用的决策规则 2.2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2.2 基于最小风险的贝叶斯决策 2.2.3 限定一类错误率，使另一类错误率最小 2.2.4 最小最大决策 2.2.5 分类器、判别函数及决策面 2.3 正态分布时的统计决策,2.1 引言,模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类 可以通过对被识别对象的多次观察和测量，构成特。</p><p>11、模式识别贝叶斯决策理论,mqy_,一 最简单的贝叶斯分类算法,还使用前面的例子：鲈鱼(sea bass)和鲑鱼(salmon)。,使用一个特征亮度对这两种鱼进行表示。 新来了一条鱼特征是x(亮度)，怎么根据特征x确定它到底是鲈鱼1还是鲑鱼2？ 已知数据：鲈鱼类标号1，鲑鱼类标号2。鲈鱼总数量占所有鱼总数量的比率为P(1)，鲑鱼总数量占所有鱼总数量的比率为P(2)。由鲈鱼的分布得知这条鱼的亮度x。</p>