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  • 《模式识别》第2章、贝叶斯决策论

    2.1 引言

    2.2 贝叶斯决策轮——连续特征

    2.3 最小误差分类

    2.3.1 极小化极大准则

    2.3.2 Neyman-Pearson准则

    2.4 分类器、判别函及判定面

    2.4.1 多类情况

    2.4.2 两类情况

    2.5 正态密度

    2.5.1 单变量密度函数

    2.5.2 多元密度函数

    2.6 正态分布的判别函数

    2.6.1 情况1:

    2.6.2 情况2:

    2.6.3 情况3:

    2.7 误差概率和误差积分

    2.8 正态密度的误差上界

    2.8.1 Chernoff界

    2.8.2 Bhattacharyya界

    2.8.3 信号检测原理和操作特性

    2.9 贝叶斯决策论-离散特征

    2.9.1 独立的二值特征

    2.10 丢失特征和噪声特征

    2.10.1 丢失特征

    2.10.2 噪声特征

    2.11 贝叶斯置信网

    2.12 复合贝叶斯决策论及上下文

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6494040.html
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