线性判别函数

线性判别函数Tag内容描述：<p>1、第五章 线性判别函数,线性判别函数 Fisher线性判别 最小平方误差准则 多类问题 分段线性判别函数,5.1 问题的提出 GenerativeDiscriminative,基于样本的Bayes分类器：通过估计类条件概率密度函数，设计相应的判别函数,“最优”分类器：错误率最小，风险最小等对分类器设计在理论上有指导意义 获取统计分布及其参数很困难，实际问题中并不一定具备获取统计分布的条件,训练 样本集,样本分布的 统计特征： 概率密度函数,决策规则： 判别函数 决策面方程,判别函数,基于训练样本确定判别函数,例：正态分布最小错误率贝叶斯分类器在特殊情况下，。</p><p>2、人工神经网络 Artificial Neural Networks,10.1 人工神经网络概述,1概念 （1）人工神经网络 是集脑科学、神经心理学和 信息科学等多学科的交叉研究领域，是近年来 高科技领域的一个研究热点。 （2）它的研究目标 是通过研究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的奥秘，进而通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能。 （3）应用 它已在模式识别、机器学习、专家系统等多个方面得到应用，成为人工智能研究中的活跃领域。,10.1 人工神经网络概述,2 概念解释 （1）人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN）。</p><p>3、线性判别函数,已知条件,贝叶斯决策,实际问题,利用样本集直接设计分类器，即给定某个判别函数类，然后利用样本集确定出判别函数中的未知参数。,条件未知,一类简单的判别函数：线性判别函数,线性判别函数(discriminant function)是指由x的各个分量的线性组合而成的函数 ，一般表达式为：,权向量（weight vector） 法向量（normal vector）,阈值（threshold） 偏置（bias）,对于两类问题的决策规则为： 如果g(x)0，则判定x属于C1， 如果g(x)0，则判定x属于C2， 如果g(x)=0，可将x任意分到某一类，或拒绝。,两类情况:,方程g(x)=0定义了一个判。</p><p>4、模式识别,授课教师 薛耀红 xueyhcust.edu.cn,第5讲 线性判别函数（1）,本节课主要内容,线性判别函数和决策面 Fisher准则 3 感知准则,1 线性判别函数和决策面,线性判别函数是决策论模式识别方法中的一种重要的基本方法，是形式最简单的判别函数，由于它具有计算简单，在一定条件下能够实现最优分类的性质，因此在实际中得到了广泛的应用。此外，许多其它决策论识别方法也可用判别函数来研究（非线性判别函数），它也是研究神经网络的基础。现在我们就从线性判别函数开始介绍统计模式识别的各种方法。,在统计模式识别方法中，首先应把能代表。</p><p>5、第三章 线性判别函数 郝红卫,1,第三章 线性判别函数,3.1 引言 3.2 线性判别函数和决策面 3.3 广义线性判别函数 3.4 两类线性可分情况 3.5 梯度下降算法 3.6 感知准则函数最小化 3.7 松弛算法 3.8 最小平方误差方法,第三章 线性判别函数 郝红卫,2,引 言,贝叶斯公式中需要知道类条件概率密度函数和先验概率 在实际中，我们通常只能得到有限数目的样本 因此，分类器的设计过程可以分为两步： 利用样本集估计先验概率和类条件概率密度函数 将估计值代入贝叶斯公式，完成分类器设计,第三章 线性判别函数 郝红卫,3,引 言,先验概率的估计： 比较。</p><p>6、李文杰,主讲内容,4.1引言,4.2Fisher线性判别,4.3感知准则函数,广义线性判别函数,线性判别函数的基本概念,设计线性判别函数的主要步骤,感知准则函数及其梯度下降算法,几个基本概念,4.4最小错分样本数准则,解线性不等式的共轭梯度法,解线性不等式的搜索法,4.1引言,本章内容的目的意义贝叶斯决策方法的一般步骤概率密度函数估计的实际困难利用样本直接设计分类器线性判别函数的一般做法简单。</p><p>7、模式识别模式识别 第四章线性判别函数（第四章线性判别函数（1） 1.按贝叶斯决策理论设计分类器的步骤 这种方法跳过了统计分布的参数估计，没有使用统计参数作 为依据，因此称为非参数判别分类方法。而以贝叶斯决策方 法为基础的方法则称为参数判别方法。 2.获取统计分布及其参数这部分是很困难的，实际问题中并 不一定具备获取准确统计分布的条件，因此将模式识别的设 计过程，主要是判别函数、决策面方程的确定。</p><p>8、模式识别 第四章非参数判别分类方法 线性分类器,线性判别函数（1）,1.按贝叶斯决策理论设计分类器的步骤,这种方法跳过了统计分布的参数估计，没有使用统计参数作为依据，因此称为非参数判别分类方法。而以贝叶斯决策方法为基础的方法则称为参数判别方法。,2.获取统计分布及其参数这部分是很困难的，实际问题中并不一定具备获取准确统计分布的条件，因此将模。</p><p>9、第4章 线性判别函数,4.1 引言 4.2 Fisher线性判别 4.3 感知准则函数 4.4 最小错分样本数准则 4.5 最小平方误差准则函数 4.6 多类问题 4.7 分段线性判别函数,4.1 引言,本章内容的目的意义 贝叶斯决策方法的一般步骤 概率密度函数估计的实际困难 利用样本直接设计分类器 线性判别函数的一般做法 简单的函数形式，参数待定 根据设计要求提出准则函数，优化求解 线性判别函数。</p>