关于bayes错误率计算公式P[error] = P[error | x]P(x)dx

最新推荐文章于 2024-03-03 23:42:39 发布
最新推荐文章于 2024-03-03 23:42:39 发布
阅读量2.5k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Pattern Recognition
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/assiduousknight/article/details/12260989
······

······

这个公式会让人产生费解：原因是把这个理解成为了二维概率密度分布，其实p[error]这里货真价实的是一个数字，用于表示一个可能的概率。


······

其实这个问题本质上大家产生了一个错误的认识，没有考虑清楚error和x其实是相关的，error最终可以表达成x

这里的意义，如同是在一个分布函数P[X]的基础上——体积的函数，每个点的质量分不一样，我们认为是一个确定的值

而在本例中，P[X]为概率密度函数，而P[ERROR|X]为每个点的对应的错误率比率，所以这时我们得出的整个错误率，是一个确定的值。

······

一定要注意，这个问题会伴随整个模式识别！！！


······


贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类
AI天才研究院
07-25 3520
在当今数字化时代,图像识别和分类技术已经成为人工智能和计算机视觉领域的核心研究方向之一。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的不断提升,深度学习技术在图像处理任务中展现出了惊人的性能。然而,传统的深度学习方法往往缺乏对不确定性的有效建模和推理能力。另一方面,贝叶斯网络作为一种概率图模型,在处理不确定性和进行推理方面具有独特优势。将贝叶斯网络与深度学习相结合,有望克服单一方法的局限性,为图像识别和分类任务带来新的突破。本文将深入探讨贝叶斯网络与深度学习的结合,特别是在图像识别和分类领域的应用。
【机器学习】贝叶斯模型（Bayesian Model）
Ono_bing的博客
03-22 8887
最小错误率贝叶斯 先验概率 反映了我们的经验知识，是一种简单的判决准则 只依靠先验概率并不靠谱，如：学校男女比例4:1，走过来的人是男生可能性大，但不能直接分类为男生 需要更多的特征信息进一步进行分类 似然概率 特征的类条件概率 在已知特征属于某个类的前提条件下的概率密度分布 二类判决问题 假设已知： 两类的先验概率p(w1)p(w_1)p(w1​)和p(w2)p(w_...
错误率的计算、离散概率模型下的统计决策举例
laofoye99的博客
09-07 3913
错误率的计算、离散概率模型下的统计决策举例
什么是 Bayes error rate
weixin_30384217的博客
05-26 818
Instatistical classification,Bayes error rateis the lowest possible error rate for any classifier of a random outcome (into, for example, one of two categories) and is analogous to the irreducible ...
模式识别方法总结--最小错误率贝叶斯分类器
b_frog的博客
06-12 3280
1.先验概率：在缺乏某种事实的情况下描述一个变量。比如预测下一次捞到的鱼的类别是很困难的，假设下一次捞到鲈鱼的概率为,捞到鲑鱼的概率为，这里的就是先验概率 2.后验概率：是在考虑了一个事实之后的条件概率。可以通过先验概率计算出，也就是贝叶斯公式： 3...
一张图，关于 Bayes error rate，贝叶斯错误率等的分析
weixin_33949359的博客
03-24 1449
  造轮子是那帮搞研究的“科学家”干的事情（类似E&E里的explore），“工程师”的职责是利用已有的东西解决问题（类似E&E里的exploit）。 其次，即使以工程师的角色解决业务问题，要想做好也有很多工作要做，不是“抽特征跑现成模型”能概括的，见下图吧。 作者：lambdaJi链接：https://www.zhihu.com/question/49308355/answ...
[数理知识]统计决策理论——贝叶斯决策与两类错误率
身披白袍的博客
03-09 5443
贝叶斯决策与两类错误率学习笔记
PRML 基础知识
pythonxxoo的博客
02-11 1580
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 1 一个经典例子 ​ 一个经典的例子就是Polynomial Curve Fitting问题，现在将以此为基础介绍一些基本概念和方法。该问题的主要思路是针对给定的训练集x≡(x1,x2,⋯,xN)Tx≡(x1,x2,⋯,xN)T\mathbf{x}\equiv(x_1,x_2,
模式识别学习笔记——贝叶斯决策
V.O.N的学习记录
10-13 1503
一.符号定义
22和最优错误率进行比较（Comparing to the optimal error rate）
明月几时有，把酒问青天
12-05 508
在识别猫的例子中，通过“最优”分类器获得的“理想”错误率接近0%。人在看到一幅图片时总能识别出图中是不是猫，因此我们期望机器能做得和人一样好。 另一些问题就比较困难了，比如建立一个语音识别系统，却发现有14%的音频片段有大量背景噪音，即使人也不能分辨说的是什么，这样即使“最优”的语音识别系统也可能有14%的错误率。 假设在语音识别问题上算法性能如下： 训练集损失=15% 开发集损失=30% 训...
hystrix1.5.8中的错误率计算公式
klord109的博客
05-24 3675
一、前提hystrix版本为1.5.8二、结论         我们都知道hystrix有熔断机制，但是我在网上找了半天，只知道熔断机制生效的时机是<当前的错误率>大于<设置的错误率阈值>，但是<当前的错误率>是如何计算出来的，却没有能说清楚的，大部分都一笔带过，要么就写个“错误率=错误数/总数”（貌似这么简单的算术题大家都会做，这其实不是我们想要的，因为根本就...
2.1 闲聊贝叶斯公式
maryyu8873的博客
10-06 372
贝叶斯公式我过去一直都挺眼熟，P(A∣B)∗P(B)=P(B∣A)∗P(A)P(A|B)*P(B) = P(B|A)*P(A)P(A∣B)∗P(B)=P(B∣A)∗P(A)，这么简单的公式到底要怎样利用，我可是一直没弄明白过，以至于每当别人问我贝叶斯公式是什么时，我都不敢说知道。接下来我们就要好好弄清楚贝叶斯公式的应用。 现在我们有这样一个问题：已知一批样本，分别属于A和B两个类别，并且两种类别的...
贝叶斯分类器详解
ch18328071580的博客
07-07 2万+
本文介绍了贝叶斯的基本知识，然后给出了极大似然估计。最后给出了朴素贝叶斯分类器和半朴素贝叶斯分类器，并给出了西瓜书上相关的例题。
最小错误率贝叶斯决策
ytusdc的博客
10-21 9535
转载出处：http://blog.youkuaiyun.com/eternity1118_       模式识别问题中，我们分类时最希望分类错误率可以降到最低，因此从这个目标出发，得到的分类决策就被称作最小错误率贝叶斯决策，该决策规则可写为：                     (1) 1.两类决策：         式(1)中，对于所有x，P(e|x)和p(x)
模式识别实验：最小错误率贝叶斯决策（单元多元都有涉及）
qq_36616308的博客
01-15 2016
目录Part One 理论一、贝叶斯理论简介二、最小错误率贝叶斯决策**三、最小风险贝叶斯决策****Part Two 实操**使用真实数据实战！单特征3特征 这个学期在学模式识别，把常见的算法自己手码出来了，感受颇深，所以给大家分享一波 整个文章大纲 贝叶斯理论简介 先验概率 后验概率 最小错误率贝叶斯决策 最小风险贝叶斯决策 Part One 理论 一、贝叶斯理论简介 如果你是理工科...
统计决策——贝叶斯决策（简单易懂的个人总结）
最新发布
nmbnn8821750的博客
03-03 4987
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
Bayes‘ Decision minimum error 贝叶斯决策 最小错误率 记录
weixin_45441153的博客
09-18 784
最小错误率是在统计的意义上说的，请注意其含义。 　　在这里要弄清楚条件概率这个概念。P(*|#)是条件概率的通用符号，在“|”后边出现的#为条件，之前的*为某个事件，即在某条件#下出现某个事件*的概率。P(ωK|X)是表示在X出现条件下，样本为ωK类的概率。 　　一个事物在某条件下出现的概率P(*|#)与该事件在不带任何条件下出现的概率(写成P(*))是不相同的。例如全世界人口有60亿。因此你见到一个人在不带任何条件下，有20%的可能性是中国人P(*)=0.2，但是如果你在中国，或香港、台湾，那么中国、香港
模式识别：最小错误率贝叶斯决策分类
热门推荐
u011591807的博客
12-30 3万+
一、引言 1.用贝叶斯决策理论分类要事先知道两个条件及要求： ①.各类的先验概率： 及特征向量的条件概率密度： 或后验概率： ②.决策分类的类别一定 2.解决的问题： 已知一定数目的样本，设计分类器，对未知样本进行分类。 3.基于样本的两步贝叶斯决策 ①首先根据样本估计和 记为和 ②然后用估计的概率密度设计贝叶斯分类器 前提：训练样本的分布能代表样本的真实分布。每个样本集中...
机器学习经典算法---贝叶斯公式（ bayes）
lcx_nanmu的博客
04-23 3418
目录相关概念先验概率和后验概率贝叶斯决策理论贝叶斯公式朴素贝叶斯分类器5. 极值问题情况下的每个类的分类概率6. 下溢问题如何解决7. 零概率问题如何解决？ 相关概念 先验概率和后验概率 摘自百度百科： 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现. 后验概率是指依据得到"结果"信息所计算出的最有可能是那种事件发生,如贝叶斯公式中的,是"执果寻因...
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