7月8日学习笔记——统计决策方法

本博文内容为清华大学出版社,张学工,模式识别与机器学习的第二章前半部分学习笔记。
1.本章介绍在已知样本的概率分布模型的情况下,利用贝叶斯公式进行最优决策的原理和方法

贝叶斯决策理论(又称作统计决策理论)

1.贝叶斯决策理论也称作统计决策理论
2.在这里插入图片描述
2.错误率
在这里插入图片描述

一.最小错误率贝叶斯决策

1.定义:从最小错误率的要求出发,利用概率论中的贝叶斯公式,就能得除使错误率最小的分类决策,称为最小错误率贝叶斯决策。
2.链接: 模式识别学习笔记——第2章 统计学习方法-2.2最小错误率贝叶斯决策
3.上边的链接要vip,但是其实课本写的就很明白了。

二.最小风险贝叶斯决策

1.链接: 模式识别学习笔记——第2章 统计学习方法—2.3最小风险贝叶斯决策
在这里插入图片描述
2.例题
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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