判别函数与决策面

最新推荐文章于 2023-12-27 17:58:46 发布
最新推荐文章于 2023-12-27 17:58:46 发布
阅读量1.1k 收藏 3
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 模式识别 文章标签： 决策面 判别函数 分类器 贝叶斯理论 最小错误率
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/linjing_zyq/article/details/120368422
本文探讨了在多类任务中，如何通过最小化风险概率和错误率来划分特征空间，形成决策面。判别函数（Discriminant Function）被引入，以单调上升函数gi(x)描述类别概率的差异，并用于制定决策规则。在不同维度的特征空间中，决策面分别为点、线和超平面，决定了样本的分类归属。

判别函数与决策面

对于MMM类的任务，风险概率和错误率的最小化等价于将特征空间分为MMM个区域。如果区域RiR_i

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
线性判别函数和决策超平面
林景的博客
09-22 1326
线性判别函数和决策超平面 前导知识：【正态分布下贝叶斯决策的特例（一）】，【正态分布下贝叶斯决策的特例（二）】 关注两类情况下的线性判别函数，在ddd维特征空间中，各自的决策超曲面是一个超平面，即： g(x)=wTx+w0=0(1) g(x)=w^Tx+w_0=0 \tag 1 g(x)=wTx+w0​=0(1) 其中w=[w1,w2,...,wd]Tw=[w_1,w_2,...,w_d]^Tw=[w1​,w2​,...,wd​]T是权向量，w0w_0w0​是阈值。如果x1x_1x1​，x2x_2x2​是决
【LR与SVM -2】SVM
YJ语
01-22 1168
1、SVM主要解决什么问题 SVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机， 主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。 SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。 如上图所示，红色和蓝色的二维数据点显然是可以被一条直线分开的，在模式识别领域称为线性可分问题。 然而将两类数据点分开的直线显然不止一条。图1(b)和©分别给出了A、B两种不同的分类方案，其中黑色实线为分界线，术语称为“决策面”。 每个决策面对应了一个线性分类器。虽然在目前的数据上看
《模式识别原理及工程应用》——2.3　判别函数和决策面
weixin_34212762的博客
08-01 492
2.3　判别函数和决策面
贝叶斯决策之判别函数和决策面
孤狼北望
10-12 9760
一、判别函数： 1.1 公式：   gi(x)=f(p(wi|x)) 其中 f（）：单调递增函数 1.2 决策规则：   if  gi(x)>gj(x),∀ i≠j→x∈wi 图示如下： 1.3 常用判别函数：     二、决策面(Decision Surfaces) 2.1 概念 如果输入的数据是一个LL维空间特征，考虑一个MM分类问题，那么分类器将会...
线性模型（线性判别函数和决策边界和 logistic 回归 ）
北漂人家
06-24 4595
我们主要介绍四种不同线性分类模型：logistic 回归、softmax 回归、感知器和支持向量机，这些模型区别主要在于使用了不同的损失函数。 线性模型（Linear Model）是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个d 维样本[, · · · , ]T，其线性组合函数为 ...
可视化技巧：分类问题中的决策面画法 (直观理解plt.contour的用法)
newxuyangcao
07-05 8513
通过分类问题中决策面的绘制过程直观理解skimage中contour的用法。主要包括对 np.meshgrid 和plt.contour的直观理解。
模式识别学习笔记——1（线性分类器）
早春不过一棵树
04-05 4343
线性分类器简单介绍
贝叶斯决策理论：判别函数与决策面详解
在IT领域，尤其是在机器学习和数据挖掘中，分类器设计中的判别函数和决策面是关键的概念。贝叶斯决策理论是统计学习方法的基础之一，它提供了一种基于概率的决策框架，用于在给定不确定性和噪声的情况下做出最佳决策...
PatternRecognition1.zip_therezm4_try8t3_分类面_多元正态贝叶斯判别函数_贝叶斯 决策面
07-15
利用多元正态贝叶斯判别函数的决策面方程，对样本数据进行分类，并绘制决策面
[贝叶斯三]之决策函数和决策面
faiculty
02-07 9530
一、决策面(Decision Surfaces) 1.1 概念 如果输入的数据是一个LLL维空间特征，考虑一个MMM分类问题，那么分类器将会把这个LLL维空间的特征点分为MMM个区域。每个区域显然就属于一个类别，如果输入一个点xxx落在第iii个区域，那么xxx就属于第iii类。分割成这些区域的边界就称为决策面。 1.2 例子 下面是一个简答的例子： 输入是一维，决策函数是p...
正态密度下的二维决策面
08-29
这是一个三维高斯分布，在贝叶斯判别分析下，写出了二维高斯贝叶斯决策面的代码。
绘制KNN的决策面.pptx
08-16
对KNN原理的详细理解，包括对KNN的核心思想以及算法的描述。以及绘制KNN的决策面，对KNNk值的选择的分析和总结。
分类决策面实验数据下载
04-21
性别、身高体重脚长的实验数据，用来画分类决策面。
【机器学习】2、SVM
呆呆的猫的博客
07-27 7804
SVM是一种监督式的二分类模型，它通过寻找最大间隔分类平面wx+b=0wx+b=0wx+b=0将正负类样本进行区分，对于线性不可分情况，通过核技法将低维空间映射到高维空间，使其线性可分。
决策平面的评估与优化：实现更好的决策结果
最新发布
AI天才研究院
12-27 478
1.背景介绍 决策分析是一种用于帮助人们做出更好决策的方法。它涉及到收集、分析和评估信息，以便在不同选项之间进行比较并选择最佳选项。在现实世界中，决策分析被广泛应用于各种领域，包括政策制定、商业决策、医疗保健、环境保护等。 决策平面是一种用于可视化决策问题和解决方案的工具。它通过将决策变量与目标变量关联，可视化地表示决策空间。决策平面可以帮助决策者更好地理解问题和解决方案，从而提高决策质量。 ...
模式识别/机器学习百题（含大部分答案）
热门推荐
Chris's Notes
03-16 14万+
一、概论1、简述模式的概念和它的直观特性，解释什么是模式识别，同时绘出模式识别系统的组成框图，并说明各部分的主要功能特性。对于存在于时间和空间中，可观察的物体，如果我们可以区分它们是否相同或相似，都可以称之为“模式”（或“模式类”）。模式所指的不是事物本身，而是从事物中获得的信息。因此，模式常常表现为具有时间和空间分布的信息。模式的直观特性包括：可观察性，可区分性，相似性。模式识别就是对模式的区分和
机器学习实验一
qq_17615227的博客
04-20 2004
一、 题目（模式分类duda第二版中文版64页）（a）假设前面两个类别的先验概率相等(P(ω1) = P(ω2) = 1/2 P(ω1) = P(ω2) = 1/2， P(ω3) = 0) P(ω3) = 0)，仅利用x1x1特征值为这两类判别设计一个分类器。 （b）确定样本的经验训练误差，即误分点的百分比。  （d）现在利用两个特征值x1x1和x2x2，重复以上各步。 （e）利用所有3个特征值重...
SVM两侧决策面逻辑梳理
Zetaa的博客
01-11 921
申明：仅个人小记 前言：主要用来解释SVM中{wTxi+b≥+1,yi=+1;wTxi+b≤−1,yi=−1\begin {cases} {w}^{T}x_i+b\ge+1,y_i=+1;\cr {w}^{T}x_i+b\le-1,y_i=-1 \end {cases}{wTxi​+b≥+1,yi​=+1;wTxi​+b≤−1,yi​=−1​由来的逻辑。出现的+1和-1有点突兀。 约定 (1) 决...
模式识别：最小错误率贝叶斯决策分类
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...
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

打赏作者

DeeGLMath

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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