模式识别之二次和线性分类器(ppt 92页)

资料简介：

模式识别之二次和线性分类器目录：
1.1、二次和线性分类器
一、两类问题的二次和线性分类器
二、判别函数和多类分类器
三、Fisher线性分类器—另一种决策准则（另外一种解决思路）
1.2、分类器的错误率问题
一、错误率的计算和估计
二、在一些特殊情况下错误率的计算
三、模式可分性的度量
四、错误率的Bhattacharyya和Chernoff界
 

 

模式识别之二次和线性分类器内容提要：
这一节的目的（概念）有两个：
在一定的分布和条件下（如正态、等协方差矩阵），贝叶斯决策可以导致二次或线性分类器。
虽然贝叶斯决策（似然比检验）在错误率或风险上是最优的，但必须知道类条件密度。在大多数应用场合，类条件密度函数是从有限的样本中估计的。后面我们将讲一些密度函数估计的方法。但密度函数的估计本身是一件复杂工作（其难度不低于分类）并且需要大量样本。 

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