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
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分类专栏： Pattern Recognition
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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。


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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。

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一定要注意，这个问题会伴随整个模式识别！！！


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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 3522
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 8888
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错误率的计算、离散概率模型下的统计决策举例
laofoye99的博客
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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,
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V.O.N的学习记录
10-13 1503
一.符号定义
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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
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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
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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
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