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  • 图像识别与处理学习笔记（四）贝叶斯决策和概率密度估计

    目录

    • 贝叶斯决策
      • 最小错误率决策
      • 最小风险决策
      • 0-1损失函数
      • 判别函数
        • 高斯概率密度下的判别函数
          • case1
          • case2
          • case3
    • 概率密度估计
      • 参数法
        • 极大似然估计
        • 贝叶斯估计
      • 非参数法
        • Parzen Window
        • K-nearest Neighbor

    这一部分有大量的公式推导和概念，我没学懂，只是先记录下了，等以后加深理解再不断更新笔记内容

    课程链接: 【北交】图像处理与机器学习

    贝叶斯决策

    在这里插入图片描述
    如何确定分类的映射函数？？？什么才是最好的分类？？？

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    一个表示x发生的情况下w发生的概率，下面哪个表示w的情况下x发生的概率

    最小错误率决策

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    简单说就是该特征在哪个类别的概率最大就分到该类。
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    最小风险决策

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    例题：
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    0-1损失函数

    当预测错误时，损失函数值为1，预测正确时，损失函数值为0。该损失函数不考虑预测值和真实值的误差程度，也就是只要预测错误，预测错误差一点和差很多是一样的。
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    判别函数

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    高斯概率密度下的判别函数

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    case1

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    case2

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    case3

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    例子：
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    在这里插入图片描述
    这部分没看懂，先记录下来，再不断研究吧

    概率密度估计

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    参数法

    极大似然估计

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    贝叶斯估计

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    非参数法

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    Parzen Window

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    K-nearest Neighbor

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/zerokingwang/article/details/126806978
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