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模式识别04-贝叶斯分类器
模式识别导论
——贝叶斯决策
李金屏
济南大学
信息科学与工程学院 模式识别与智能系统研究所
山东省网络环境智能计算技术重点实验室
2011年10月
目录
复习
贝叶斯决策基本思想
最小误判概率准则
最小损失判别准则
参数估计和非参数估计
总结和作业
2011-12-22 (R) 模式识别与智能系统研究所 2
目录
复习
贝叶斯决策基本思想
最小误判概率准则
最小损失判别准则
参数估计和非参数估计
总结和作业
2011-12-22 (R) 模式识别与智能系统研究所 3
复习
上一次重点介绍几个基本的聚类算法:
相似性阈值和最小距离准则的简单聚类法
最大最小距离算法
谱系聚类法
动态聚类法(C-均值)
2011-12-22 (R) 模式识别与智能系统研究所 4
复习
上一次作业:
准备之后的上机:最大最小距离算法
要求:给定了样本之后,能够自动按照该算法分
成若干类(包括设定阈值等参数)。
查阅资料:一篇关于聚类的论文。
查询并整理所学过的聚类算法。
2011-12-22 (R) 模式识别与智能系统研究所 5
目录
复习
贝叶斯决策基本思想
最小误判概率准则
最小损失判别准则
参数估计和非参数估计
总结和作业
2011-12-22 (R) 模式识别与智能系统研究所 6
贝叶斯决策基本思想
General Words (前序)
本部分重点介绍贝叶斯分类器及相关技术,用于处理未知
的概率密度。
This part focuses on Bayesian classification and technique
for estimating unknown probability density functions.
所设计的分类器可以按照“最可几概率”对于未知样本进
行分类。
We will design classifiers that classify an unknown pattern
in the “most probable” of the classes.
2011-12-22 (R) 模式识别与智能系统研究所 7
贝叶斯决策基本思想
General Description(一般性描述)
所谓贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory ),就是在不
完全的信息下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后
用贝叶斯公式对发生的概率进行修正,最后再利用期望值
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