模式识别（十四）最小误判概率准则判决

最新推荐文章于 2024-06-29 17:30:00 发布
最新推荐文章于 2024-06-29 17:30:00 发布
阅读量3.7k 收藏 14
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 模式识别
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DOUBLE121PIG/article/details/98944155
本文探讨了在正太模式下最小误判概率判决准则的具体形式，通过图例和例题深入解析该准则的应用，为信号处理和模式识别提供理论依据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基本方法：
在这里插入图片描述
图例：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
例题：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
正太模式下最小误判概率判决准则的具体形式：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
举例：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

最小风险 最小错误 贝叶斯决策 Bayes(实例详解)
Braylon的博客
03-13 3万+
文章目录简介最小错误率Bayes例子分析最小风险的Bayes决策最小风险Bayes决策规则：例子 简介 贝叶斯决策其实是已经被很多博客解释的非常详细了，为了不制造学术垃圾，本来一直没打算写一篇关于Bayes的blog，但是我也是最近才看到这两个概念，唉，都怪自己掌握的还是不够到位。 所以这次我会详细的分享有关最小错误、最小风险的Bayes决策，然后当然如果你还没有了解什么是贝叶斯决策的话，还是应该...
最小误差概率准则
shitu08042的博客
05-08 1230
在有一些应用场合，对两类错误没有什么特殊的区别，那么令所有误差的代价函数最小也是一个合理的准则。即C00=C11=0，C01=C10=1。使Pe最小，就是使上式积分项最小，P0p0(z)-P1p1(z)
统计判决----最小误判概率准则判决
沃·夏澈德的博客
09-12 8870
一些概念和符号的定义 表示类出现的先验概率。表示x出现条件下出现的概率，称为类别的后验概率，换言之就是x来自类的概率。表示在 类的条件下x的概率分布密度，即类模式x的概率密度，简称类概密。 最小误判概率准则判决的一般形式 对于两类问题 显然这里可能会出现两种，一种是把实属w1类的模式判属为w2类，原因是这个模式在特征空间中散布到D2中，从而导致误判，这时的误判概率为： 同理： ...
最小错误概率准则和Neyman-Pearson
12-24
用最小错误概率准则和Neyman-Pearson准则对随机序列进行检测估计。
基于最小误判准则的应用 模式识别论文
11-27
本文档是模式识别期末论文，基于最小误判准则的应用
【学习笔记】《模式识别》4：贝叶斯判别准则
weixin_43894455的博客
11-17 3355
贝叶斯分类器
【机器学习】贝叶斯决策准则
yanchb3的专栏
08-14 957
贝叶斯决策准则 先验概率p(y)已知，直接根据贝叶斯公式求后验概率，如最小损失准则，最小误判概率准则。 先验概率p(y)未知，可以使用聂曼-皮尔逊决策(N-P决策)来计算决策面；最大最小损失规则主要就是使用解决最小损失规则时先验概率未知或难以计算的问题的。 先验概率已知 最小损失准则： 先验概率未知 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我...
模式识别中的最小误判概率准则解析
"最小误判概率准则-模式识别课件" 最小误判概率准则在模式识别中扮演着关键角色，它是衡量分类系统性能的一种标准。在模式识别过程中，我们的目标是尽可能准确地将输入数据（样本）分类到正确的类别中。然而，由于...
模式识别讲义：最小误判概率准则解析
"最小误判概率准则-识别模式讲义" 最小误判概率准则在模式识别领域中是一种重要的决策标准，其目标是在分类过程中尽可能减少错误判断的概率。这个准则通常与最小损失准则相结合，考虑了分类错误带来的后果，旨在...
模式识别中的最小误判概率判决规则解析
"这篇讲义主要讲解了在模式识别领域中，如何依据最小误判概率准则进行判决规则的设定。模式识别是一门涉及统计学、概率论、线性代数等多个学科的课程，旨在帮助学生理解和应用基本概念、方法及算法原理解决实际问题...
模式识别：最小误判概率准则详解
"图例最小误判概率准则是模式识别中的一个重要准则，涉及统计学、概率论、线性代数等多个相关学科。该准则旨在最小化分类错误的概率，用于指导决策过程，特别是在高风险决策中，如医疗诊断、图像识别等。模式识别是...
【机器学习】贝叶斯决策论小结
ZhangPY的专栏
07-25 3070
贝叶斯决策论是解决模式分类问题的一种基本统计途径。其假设：决策问题可以用概率的形式来描述，并且所有有关的概率结构均已知。现对其进行一下简单的总结。 贝叶斯决策准则 　　按照不同决策标准，会得到不同意义下的最优决策。  　　最小错误率准则  　　最小风险准则  　　最小最大决策准则  　　Neyman-Pearson准则 最小错误率准则 　　若样本x为类别wj的概率为
Bayes分类器设计
最新发布
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
06-29 1267
理解并掌握贝叶斯判决的一般性原理，设计并实现一个基础贝叶斯分类器，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻认识。 正态模式下最小误判概率判决准则的具体形式；分类器分类步骤。
模式识别——统计决策方法——正态分布时的统计决策
m0_62895602的博客
10-08 506
px12πd2∣∑∣12exp−12x−μT∑−1x−μ其中μEx∑Ex−μx−μT其中px2π2d​∣∑∣21​1​exp−21​x−μT∑−1x−μ)}其中μEx∑E{(x−μx−μT。
统计决策——贝叶斯决策（简单易懂的个人总结）
nmbnn8821750的博客
03-03 5079
基础的统计决策方法，为将来学习基于贝叶斯的模型打好基础
数学建模|多元分析（二）
CODE_WangZIli的博客
02-08 1670
数学建模多元统计分析学习笔记第二弹
04-统计判决
Less is More
11-02 1069
先验概率：识别系统预先已知的或者可以估计的模式属于某种类型的概率 类条件概率密度函数：模式样本x属于某类条件下出现的概率密度分布函数 \(p(x | w_i)\) 后验概率：在某个具体的模式样本x条件下，该样本属于某种类型的概率。\(p( w_i | x)\) \( P(w_i|x) = P(w_i)p(x|w_i) / p(x)\)
模式识别笔记（二）——贝叶斯（最小错误和最小风险）
热门推荐
ylin01234的博客
07-31 2万+
统计模式识别方法，计算逆向概率 贝叶斯法则：当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。 1. 最大后验概率决策（最小错误率决策Minimum-error-rate Bayes classification） 先验概率： 类条件概率： 后验概率：   最大后验概率决策： 后验概率形式 条件概率形式 似然比形式 最大后验...
贝叶斯决策中的最小错误率标准和最小风险标准
weixin_39516246的博客
09-27 1万+
01 贝叶斯决策理论要解决的问题      根据已有数据对新的数据行分类   02 从一个经典的例子说起      问题：已知若干条鲈鱼和马哈鱼的长度信息，根于一条未知品种的鱼的长度，判断其是鲈鱼还是马哈鱼。       思路：引入随机变量 ,  ：鲈鱼；：马哈鱼；                ：鲈鱼的概率;：马哈鱼的概率。 ；                根据已有两种鱼长度 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值