本文主要参考资料 　　最小错误率是在统计的意义上说的，请注意其含义。　　在这里要弄清楚条件概率这个概念。P(*|#)是条件概率的通用符号，在“|”后边出现的#为条件，之前的*为某个事件，即在某条件#下出现某个事件*的概率。P(ωK|X)是表示在X出现条件下，样本为ωK类的概率。　　一个事物 ...

1.基于最小错误率的贝叶斯决策 共w1~wn种决策 本质上就是最大后验概率P(wi | X)的贝叶斯决策 公式一：P(wi | X) = P(X | wi)*P(wi) / ∑nj=1 P(X | wj)*P(wj) i=1...n，j=1...n 2.最小风险的贝 ...

CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集，都出自于规模更大的一个数据集，他有八千万张小图片。而本次实验采用CIFAR-10数据集，该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32 ...

本文简单整理了以下内容： （一）贝叶斯决策论：最小错误率决策、最小风险决策；经验风险与结构风险 （二）判别函数；生成式模型；多元高斯密度下的判别函数：线性判别函数LDF、二次判别函数QDF （三）贝叶斯错误率 （四）生成式模型的参数估计：贝叶斯学派与频率学派；极大似然估计、最大 ...

　　数据来自于一个不完全清楚的过程。以投掷硬币为例，严格意义上讲，我们无法预测任意一次投硬币的结果是正面还是反面，只能谈论正面或反面出现的概率。在投掷过程中有大量会影响结果的不可观测的变量，比如投掷的 ...

【此文介绍了贝叶斯公式】 现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。 例子： 假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月的人数的分布情况如下： 3 4 5 7 10 13 14 15 ...

在【前一个例子】中已经举例说明了如何用贝叶斯公式计算后验概率，然后依据后验概率来做决策。 1、什么是行为？ 但是，有时候，后验概率本身只能说明具有特征x的样本属于ωi类的可能性有多少，却没能表示如果将样本分到ωi类时的代价有多大。 在此，引入行为的概念。 分类器的设计初衷很简单，就是进行 ...

1. 统计决策的基本概念 　　20世纪40年代，Wald提出了把统计推断问题看成是人与自然的一种博弈过程，由此建立了统计决策理论。 统计决策问题的三个要素 　　在前几章讲的统计问题，都可以归结为一个统计决策问题，也就是建立所谓的统计决策函数，统计决策问题由三个因素组成： 样本空间和分布族 ...