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2019-9-22模式识别第三章1
主要内容
Ø引言
Ø最大似然估计
Ø贝叶斯估计
Ø贝叶斯学习
Ø本章小结
2019-9-22模式识别第三章2
引言
2019-9-22模式识别第三章3
贝叶斯决策公式:
PxP
ii
Px
样本后验概率:i
Px
利用类条件概率和先验概率来设计分类器
p(x|ω)P(ω)
ii
2019-9-22模式识别第三章4
存在的问题:
P(ω)p(x|ω)
u不知道先验概率和类条件概率ii
P(ω)
u估计先验概率通常没有太大困难;i
p(x|ω)
u最大困难在于估计类条件概率密度函数,因i
为训练样本不够多,如果特征的维数较大,会产生比
较困难的多重积分计算复杂度问题。
就是要寻找某种有效的方法,能利用现有的信息设计出
正确的分类器。
2019-9-22模式识别第三章5
问题的解决:
目标:
利用已知的笼统和模糊的知识+训练样本设计分类器
方法:
利用训练样本估计先验概率和条件密度函数,并把这些
估计的结果当作实际的先验概率和条件密度函数,然后再设
计分类器。
如何从可用的样本数据来推断(估计)总体概率分布的参数?
2019-9-22模式识别第三章6
参数估计的方法:
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