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模式识别05-线性分类器
模式识别导论
——线性分类器
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11月
目录
复习
几何分类器与概率模式识别的关系
线性分类器
支持向量机
总结和作业
(R) 济南大学信息科学与工程学院 模式
2011-12-22 识别与智能系统研究所 2
目录
复习
几何分类器与概率模式识别的关系
线性分类器
支持向量机
总结和作业
(R) 济南大学信息科学与工程学院 模式
2011-12-22 识别与智能系统研究所 3
n
p ( x ) p ( x | ) p ( )
复习 i i
i 1
贝叶斯决策的基本思想:将先验概率转化成后验
概率。
最小误判概率准则:P(|x) = p (x |)P()/p (x)
i i i
最小损失判别准则:对于不同的误判赋予不同的
惩罚项(penalty term)显得十分必要: 就是将属
ki
于 的样本x判给导致的损失或风险。
k i
判决面 (Decision Surfaces ):将特征空间划分成
M个区域,使得风险或者错误概率(或者称为代
价)最小。
很重要,直接导致
几何分类器!
(R) 济南大学信息科学与工程学院 模式
2011-12-22 识别与智能系统研究所 4
复习
参数估计和非参数估计:贝叶斯决策规则解决了
最优分类器的设计问题,但首先需要解决概率密
度估计问题。
参数估计方法:概型已知,参数未知。即先假定研究
的问题具有某种数学模型,再用已知类别的学习样本
估计里面的参数。常用方法:矩估计法、期望值最大
方法(EM)等。
非参数估计方法:概型未知。即不假定数学模型,直
接用已知类别的学习样本的先验知识直接估计数学模
型。常用方法:Parzen窗方法,K -近邻法、正交函数
逼近法。
(R) 济南大
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