01 贝叶斯决策理论要解决的问题 根据已有数据对新的数据行分类 02 从一个经典的例子说起 问题：已知若干条鲈鱼和马哈鱼的长度信息，根于一条未知品种的鱼的长度，判断其是鲈鱼还是马哈鱼。 思路：引入随机变量 , ：鲈鱼；：马哈鱼；
最小错误率是在统计的意义上说的，请注意其含义。 在这里要弄清楚条件概率这个概念。P(*|#)是条件概率的通用符号，在“|”后边出现的#为条件，之前的*为某个事件，即在某条件#下出现某个事件*的概率。P(ωK|X)是表示在X出现条件下，样本为ωK类的概率。 一个事物在某条件下出现的概率P(*|#)与该事件在不带任何条件下出现的概率(写成P(*))是不相同的。例如全世界人口有60亿。因此你见到
minP(e)=∫P(e|x)p(x)dx 这就是最小错误率贝叶斯决策
。 P(e|x)≥0,p(x)≥0对于所有的x均成立，故minP(e)等同于对所有的x最小化P(e|x)，即：使后验概率P(wi|x)最大化。根据贝叶斯公式： P(wi|x)=p(x|wi)P(wi)p(x)=p(x|wi)P(wi)∑kj=1p(x|wj)P(wj),i=1,2,...,k 在上式中，对于
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2022-08-24 16:47:03
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最小错误率贝叶斯分类器（包含matlab程序）1. 最小错误贝叶斯分类器原理2.最小错误率贝叶斯分类器的图形表示3.三类最小错误率贝叶斯分类器实验实验代码 1. 最小错误贝叶斯分类器原理在对模式进行识别时，在存在模棱两可的情况下，任何决策都存在判别错误的可能性。最小错误贝叶斯决策就是以错误率为自小的分类规则。使用p(e)表示错误概率，那么最小错误贝叶斯分类器的目的就是minp(e). 对于两种模
python3的sklearn库中有偏最小二乘法。可以参见下面的库说明：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cross_decomposition.PLSRegression.html 对下面的程序进行改写，可以在python3中运行了程序来源：来源： 经过修改可以在python3上运行我的数据A.
在一般的模式识别问题中，人们往往希望尽量减少分类的错误，即目标是追求最小的错误率。其中利用概率论中贝叶斯公式得到的分类决策被称之为最小错误率贝叶斯决策。问题引入在某个地区中人们常对细胞中某一种物质(特征观察值)进行检测，来判定它是否是正常细胞。通常情况下这种细胞是正常(w1 类)的可能性是0.9，是异常(w2 类)的可能性是0.1。现在有一种待观察的细胞，其特征观察值是 x。根据以往的结果，正常(
今天在写一道oj上面的题，提交后，超时了，同时运行也一直没有停止，一直找不到错误像这样，后来才发现是14行，少了t++，真是粗心。所以得提个醒，一直运行不停止的，可能就不是不重复循环，没有跳出循环，要注意是否少了条件的改变。
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2022-10-24 20:12:32
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一、简介1、实验目的 本次试验的目的是建立一个手写数字识别系统，能够准确 的提取用户在手写板上写出的数字，并且能够正确地识别出来。2、实验方法及步骤
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2021-07-09 13:39:20
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1、useBeans.jsp (line: 1, column: 48) equal symbol expected解答：多一个双引号或者单引号
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2014-02-25 16:01:00
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package test;public class hello { public static void main(String [] argv) { char a1= '+' , a2=
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2022-03-18 14:05:29
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1、今天早上犯了一个低级错误，记录一下以此提醒自己吧。 问题描述: 访问controller的url报404，路径不对。 原因： 修改： 访问正确：
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2018-03-16 10:00:00
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文章目录简介最小错误率Bayes例子分析最小风险的Bayes决策最小风险Bayes决策规则：例子 简介贝叶斯决策其实是已经被很多博客解释的非常详细了，为了不制造学术垃圾，本来一直没打算写一篇关于Bayes的blog，但是我也是最近才看到这两个概念，唉，都怪自己掌握的还是不够到位。所以这次我会详细的分享有关最小错误、最小风险的Bayes决策，然后当然如果你还没有了解什么是贝叶斯决策的话，还是应该先
CIFAR-10数据集图像分类【PCA+基于最小错误率的贝叶斯决策】 CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集，都出自于规模更大的一个数据集，他有八千万张小图片。而本次实验采用CIFAR-10数据集，该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，
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2022-03-02 18:55:10
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2.1经验误差与过拟合错误率(error rate)分类错误的样本数目占样本总数的比例精度(accuracy)分类正确的样本数目占样本总数的比例；精度=1-错误率误差(error)学习器实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差(training error)/经验误差(empirical error)学习器在训练集上的误差因为我们不知道新样本是什么样，所以只有尽可能缩小经验误差泛化误差(ge
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2021-07-28 15:28:00
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java.lang.ClassNotFoundException: javax.el.ELResolver--------------------------------------------------------------------解决方案：如果把jsp-api.jar或者servlet-...
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2014-09-30 10:34:00
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一、背景简介1 实验目的 本次试验的目的是建立一个手写数字识别系统，能够准确 的提取用户在手写板上写出的数字，并且能够正确地识别出来。2 实验方法及步骤 此次实验选择MATLAB中的GUI界面来构建实验的平台框架，然后采用基于最小错误率的贝叶斯决策来作为识别方法，对手写数字进行识别。需要在GUI界面中搭建好所需的对象，并写入完成相关功能的程序。其实现的功能是首先能够识别用户输入的手写数字
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2022-03-30 18:56:34
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一、简介1、实验目的 本次试验的目的是建立一个手写数字识别系统，能够准确 的提取用户在手写板上写出的数字，并且能够正确地识别出来。2、实验方法及步骤 此次实验选择MATLAB中的GUI界面来构建实验的平台框架，然后采用基于最小错误率的贝叶斯决策来作为识别方法，对手写数字进行识别。需要在GUI界面中搭建好所需的对象，并写入完成相关功能的程序。其实现的功能是首先能够识别用户输入的手写数字，并提取输入数字的特征；然后将得到的手写数字特征加上对应数字的标签，将其存入样本库中，用于后面手写数字的对比识别；
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2021-11-08 09:59:45
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