题目简述：
多类分类任务重，贝叶斯决策规则可以使错误率最小。二元证明参考《模式识别》P10，此推理也是按照这个流程来的。
方法1：复杂点，跟二元同样的方法，从Pe直接出发，多个变量满足同分布。
方法2：按照习题提示，从正确答案出发：
384444165
- 浏览: 258837 次
- 性别:
- 来自: 北京
-
最新评论
-
384444165：
yufengzungzhe 写道请问，你用的是手机还是平板。a ...
Android4.0程序的模拟menu消失——targetSdkVersion详解 -
yufengzungzhe：
请问，你用的是手机还是平板。android系统是几点几的？然后 ...
Android4.0程序的模拟menu消失——targetSdkVersion详解 -
384444165：
xiaoxing598 写道干嘛不用jsoup，难道满足不了你 ...
爬虫url查重方式总结 -
xiaoxing598：
干嘛不用jsoup，难道满足不了你的需求？
爬虫url查重方式总结 -
384444165：
嗯，有用就好
sublime text2 UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc0 in...错误解决
相关推荐
贝叶斯分析决策习题及答案
贝叶斯练习题，习题：是窃贼还是地震，通过Matlab实验求解
本文将深入探讨贝叶斯决策的基本原理，并结合MATLAB代码，解析如何进行最小风险和最小错误概率这两种情况的仿真。 首先，让我们理解什么是贝叶斯决策。贝叶斯决策理论是基于贝叶斯定理的一种决策框架，它考虑了先验...
模式识别的电子教案和PPT,有一些习题和例子,便于自学
贝叶斯决策规则有多种常用的表示形式，其中最小错误率贝叶斯决策是一种常用的决策规则，它使得每个观测值下的条件错误率最小，从而保证了（平均）错误率最小。 贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策？因为它...
在模式识别中，贝叶斯决策理论是一个非常重要的概念，它是指在数据分类或预测中，对风险的最小化。贝叶斯决策理论的基础是贝叶斯公式，它是指在给定先验概率和似然函数的情况下，计算后验概率的公式。 在贝叶斯决策...
《模式识别》第二版的课后习题涵盖了模式识别领域中的关键概念和理论，包括贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性和非线性判别函数、近邻法、经验风险最小化和有序风险最小化方法、特征选择与提取以及非监督学习...
本节重点介绍了《模式识别》中关于贝叶斯决策理论的基础知识点，包括最小错误率决策规则、后验概率的性质、特殊条件下的决策规则以及多类问题的决策规则等。这些理论不仅为后续的学习打下了坚实的基础，而且在实际...
多元正态概率下的最小错误率贝叶斯决策的决策面方程可以写成一个二次曲面方程。 如果类条件概率分布的协方差矩阵相等，那么分类问题可以转化为最小距离分类问题，即计算待测样本 x 到各类均值的欧式距离，然后把 x ...
模式识别与机器学习是当前人工智能领域中的核心组成部分，它们都致力于让计算机从数据中学习并做出决策。这两者的共同问题是解决复杂数据集的分类、聚类、特征选择和信息融合等任务，但它们的研究侧重点有所不同。 ...
资源名：模式识别_感知器算法_用来对模式进行分类_matlab编写 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合...
在模式识别中，当我们仅知道每个类别的先验概率时，最小错误率贝叶斯决策规则可以表示为：如果类别 \( i \) 的先验概率 \( P(w_i) \) 最大，则将样本 \( x \) 分配给该类别 \( w_i \)。数学上可以表示为： \[ i^* = ...
#### 2.1 最小错误率贝叶斯决策规则 **知识点解释：** 最小错误率贝叶斯决策规则是在已知各个类别的先验概率的情况下，选择使得分类错误率最小化的决策规则。对于一个包含C个类别的问题，假设每个类别的先验概率为\...
1.2008模式识别试题（A卷） 2.2008模式识别试题（B卷） 3.2007年《模式识别》考试题目（A卷） 4.2007年《模式识别》考试题目（B卷） 5.2006年《模式识别》春季学期考题 6.2005年《模式识别》春季学期考题 7、...