贝叶斯决策理论课件(PPT 88页)

2.1 引言
2.2 几种常用的决策规则
2.2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策
2.2.2 基于最小风险的贝叶斯决策
2.2.3 限定一类错误率，使另一类错误率最小
2.2.4 最小最大决策
2.2.5 分类器、判别函数及决策面
2.3 正态分布时的统计决策
第2章 贝叶斯决策理论
作为统计判别问题的模式分类
统计识别的基本方法——贝叶斯决策
贝叶斯决策的出发点
贝叶斯公式
贝叶斯决策的几种表达形式
应用实例
寻找样本观测量
观测量的类条件概率
应用贝叶斯决策
最小错误率的证明
错误率图示
多类问题的贝叶斯决策
以决策论的观点
一般决策表
相关的数学表示
条件期望损失
期望风险
最小风险贝叶斯决策
最小风险贝叶斯决策步骤
对两类问题
最小风险贝叶斯决策示例
上一节的例子
最小风险贝叶斯决策的讨论
条件极值问题
似然比——决策规则比较
似然的含义
最小最大决策图示
小结：各种情况下的方法选择
多类问题——最小错误率决策规则
多类问题——判别函数
多类问题——决策面
多类问题——分类器
两类情况——决策规则
两类问题——判别函数
两类问题——决策面
两类问题——分类器
例题:教材23页，套公式
2.3.1 正态分布的定义及性质
正态分布概率密度函数
多元正态分布
协方差矩阵的计算
协方差矩阵的性质
多元正态分布的性质
椭圆主轴的确定
2.3.2 多元正态下的最小错误率决策
二维模式，12的几种情况
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