单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章 线性判别函数Bayesian分类器设计方法已知类条件概率密度 p(xωi) 参数表达式先验概率 P(ωi) 利用样本估计 p(xω i) 的未知参数用贝叶斯规则将其转换成后验概率 P(ωix) 并根据后验概率的大小进行分类决策解决实际问题方法在实际中存在问题样本特征空间的类条件概率密度形式常常很难确定利用 Parz
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章线性判别函数4.1 引言4.2 Fisher线性判别函数4.3 感知器准则函数4.4 最小平方(MSE)误差准则4.5 最小错分样本数准则4.6 线性支持向量机4.1 引言Bayes 决策规则尽管是最优的但是实现困难原因就是要求已知类条件概率密度 和先验概率 模式识别的最终任务是分类可以直
第四次学习总结 陈书燊模式识别非线性判别函数分段线性判别函数用凹函数的并表示分段线性判别函数用交遇区的样本设计分段线性分类器二次判别函数 Logo前言前面的线性分类器对于多分类问题,采用树分类器进行分类。若在树分类器的各节点上采用线性判别规则,构成了一个分段线性分类器。在实际中,有很多实际模式识别问题并不是线性可分的,需要采用非线性分类器。当两类样本分布具有多峰性质并互相交错,简单的线性判别函数会
式中: 当两类的协方差矩阵相等时即K=K1=K2 决策规则变为: 线性判别函数由一些参数所规定所以由它们所确定的分类器又称为参数分类器 参数分类器可以是线性(一次)的二次的或其它函数形式 而近邻法是一种非参数分类器 引言使所确定的w和w0尽可能满足这些要求 几种常用的准则函数: 引言 有时有些判别函数不是线性的但通过适当的变换可以转换为线性判别
第第章四章
第四章线性判别函数
§ 判别函数 因此三个判别边界为:用上列方程组作图如下:§ 广义线性判别函数于是判别函数g(x)可按如下递推:该式表示一个通过加权空间原点的平面比如同样令g (x2) =g (x3) =g (x4)=0可分别作出通过加权空间原点的其他平面把不等式方程正规化:Ω2另一方面: § 线性分类器的设计<0 x∈ω2 ∑ 利用方程组来求解权向量对二类判别函数g(x) = W1X1 W2X2 W3
第四章 判别分析 第三节 单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级东北农业大学 理学院多元统计分析第四章 判别分析 第一节 距离判别法 第四章 判别分析 本章主要介绍的判别分析方法 距离判别 贝叶斯(Bayes)判别 费歇尔(Fisher)判别 逐步判别 4.1 判别分析的基本思想一什么是判别分析判别分析 根据已知对象的某
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章 统计判别4.1 作为统计判别问题的模式分类模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类可以通过对被识别对象的多次观察和测量构成特征向量并将其作为某一个判决规则的输入按此规则来对样本进行分类4.1 作为统计判别问题的模式分类在获取模式的观测值时有些事物具有确定的因果关系即在一定的条件下它必然会发生或必然不发生例
导数的应用(118)1 导数的应用(118)2 导数的应用(118).1 函数单调性的判别法3 导数的应用(118)证应用拉氏定理得4 导数的应用(118)例1解注意:函数的单调性是一个区间上的性质要用导数在这一区间上的符号来判定而不能用一点处的导数符号来判别一个区间上的单调性.5 导数的应用(118)单调区间求法:问题: 函数在定义区间上不是单调的但在各个部分区间上单调.若函数在
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