统计判决----最小误判概率准则判决

2023-10-18 10:10

文章标签 统计最小准则概率判决误判

本文主要是介绍统计判决----最小误判概率准则判决，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一些概念和符号的定义

$P(\omega_i)$ 表示 $\omega _i$ 类出现的先验概率。 $P(\omega_i|x)$ 表示x出现条件下 $\omega _i$ 出现的概率，称为类别 $\omega _i$ 的后验概率，换言之就是x来自 $\omega _i$ 类的概率。 $p(x|\omega_i)$ 表示在 $\omega _i$ 类的条件下x的概率分布密度，即 $\omega _i$ 类模式x的概率密度，简称类概密。

最小误判概率准则判决的一般形式

对于两类问题

显然这里可能会出现两种，一种是把实属w1类的模式判属为w2类，原因是这个模式在特征空间中散布到D2中，从而导致误判，这时的误判概率为：

同理：

因此总的误判概率为：

我们希望误判的概率最小，等价要让总的正确率最大，总的正确率为：

如果

则判

或等价地表示成：如果

则判

这里 $l_{12}(x)$ 称为似然比， $\theta_{12}=P(\omega_2)/P(\omega_1)$ 称为似然比阈值。

这篇关于统计判决----最小误判概率准则判决的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/231888。 23002807@qq.com

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