04 統計判決

2021-07-14 14:31:18 字數 2029 閱讀 2640

先驗概率:識別系統預先已知的或者可以估計的模式屬於某種型別的概率;\(p(w_i)\) ;  \( \sum_^c p(w_i) = 1\)

類條件概率密度函式:模式樣本x屬於某類條件下出現的概率密度分布函式; \(p(x | w_i)\)

後驗概率:在某個具體的模式樣本x條件下,該樣本屬於某種型別的概率;\(p( w_i | x)\) ;  \( \sum_^c p(w_i | x) = 1\)

貝葉斯公式:\( p(w_i|x) = p(w_i)p(x|w_i) / p(x)\)

全概率公式:\( p(x) =  \sum_^c p(w_i)p(x|w_i) \)

因此對於兩類\( w_1, w_2\)問題,

\(若  p(w_1)p(x|w_1)  > p(w_2)p(x|w_2) \,\, 則 x \in w_1 \)

\(若  p(w_1)p(x|w_1)  < p(w_2)p(x|w_2) \,\, 則 x \in w_2 \)

貝葉斯\(若  p(w_1)p(x|w_1)  > p(w_2)p(x|w_2) \,\, 則 x \in w_1 \)

\(若  p(w_1)p(x|w_1)  < p(w_2)p(x|w_2) \,\, 則 x \in w_2 \)

另一種等價形式

\(若  p(w_1|x)  > p(w_2|x) \,\, 則 x \in w_1 \)

\(若  p(w_1|x)  < p(w_2|x) \,\, 則 x \in w_2 \)

對於多類問題:

\(如果  p(w_i)p(x|w_i)  > p(w_j)p(x|w_j) \,\,  \forall j \neq i \,\,則判 x \in w_i \)

\(如果  p(w_i|x)  > p(w_j|x) \,\,  \forall j \neq i \,\,則判 x \in w_i \)

\(\large 如果  l_(x) = \frac  > \frac = \theta_ \,\,  \forall j \neq i \,\,則判 x \in w_i \)

在c類問題中,屬於\( w_i\)類的n維模式x的多變數正態分佈密度函式為:

\( \large  p(x|w_i) = \frac |\sum_i|^} exp[ -\frac (x-\mu_i)^t [\sum(x-\mu_i)]^ ] \)

\( w_i\)類的判決函式為 \( d_i(x) = p(x|w_i)p(w_i)\)

進一步\( w_i\)類的判決函式可表示為: \(\large d_i(x) = lnp(w_i) - \frac ln(2\pi) - \frac ln |\sum_i| - \frac (x-\mu_i)^t [\sum(x-\mu_i)]^  \)

從不同性質的錯誤會引起不同程度的損失

c個類別,a個決策\( \alpha_1, \alpha_2 ... \alpha_a\)

對乙個實屬\(w_i\)類的模式採用了決策\(\alpha_j\)所造成的損失記為 \(\lambda_\)

\(\lambda_ = \left\ 0 & i=j\\ 1 & i \neq j \end\right.\)

令決策的數目a等於類數c,如果決策\(\alpha_j\)定義為判x屬於\(w_j\)類,那麼對於給定的模式x在採取決策\(\alpha_j\)的條件下的損失的期望為:

\(r_j(x) = r(\alpha_j|x) = \sum_^c \lambda_p(w_i|x)\)  (j=1,2...,c)

由條件平局損失\(r_j(x) \),可以引入最小條件平均損失的判決規則:如果\(r_j(x) = min[ r_j(x) ] \), 則判 \(x\in w_j\)

對於兩類問題:

\(r_1(x) =[ \lambda_p(x|w_1)p(w_1) +  \lambda_p(x|w_2)p(w_2)] /p(x) \) 

\(r_2(x) =[ \lambda_p(x|w_1)p(w_1) +  \lambda_p(x|w_2)p(w_2)] /p(x) \) 

如果 \(r_1(x) < r_2(x) \) 則 \( x \in w_1\) , 反之亦然

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