第第章四章
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
第四章线性判别函数
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四章 判别分析第一节 引言 第二节 距离判别法 第三节 贝叶斯(Bayes)判别法 第四节 费歇(Fisher)判别法 第五节 实例分析与计算机实现 第一节 引言在我们的日常生活和工作实践中常常会遇到判别分析问题即根据历史上划分类别的有关和某种最优准则确定一种判别方法判定一个新的样本归属哪
第四讲
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
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四章 判别分析第一节 引言 第二节 距离判别法 第三节 贝叶斯(Bayes)判别法 第四节 费歇(Fisher)判别法 第五节 实例分析与计算机实现 第一节 引言在我们的日常生活和工作实践中常常会遇到判别分析问题即根据历史上划分类别的有关和某种最优准则确定一种判别方法判定一个新的样本归属哪
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